transformer和cnn的并行结构 WiTUnet:一种集成CNN和Transformer的u型架构,用于改进特征对齐和局部信息融合 摘要 Introduction Related work Method WiTUnet: A U-Shaped Architecture Integrating CNN and Transformer for Improved Feature Alignment and Local Information Fusion. 摘要 低剂量计算机断层扫描(LDCT)已成为诊断...
由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉Transformer(ViT)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就带来了一个问题:视觉神经网络能否像CNN一样快速推断并像ViT一样强大? 近期一些工作试图设计CNN-Transformer混合架构来解决这个问题,但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此,来自...
本方案涉及一种基于CNN和Transformer并行融合的CT肺结节检测方法。所述方法包括:获取待检测的CT肺结节影像并输入至卷积神经网络CNN与Transformer并行融合的检测模型中;通过检测模型对CT肺结节影像进行特征提取,得到图像特征;根据图像特征进行CT肺结节检测,得到并输出检测结果。由于检测模型将CNN与Transformer进行并行深度融合,...
虽然Transformer和CNN在算法层面有各自的独特性,但在硬件加速器设计中确实存在一些可以共用的部分: 1. **并行计算引擎**: - 无论是Transformer还是CNN,都需要执行大量的向量和矩阵运算,因此可以共享高度并行化的计算核心。这些核心可以是SIMD(单指令多数据)处理器、GPU的CUDA核心、或者专用的矩阵/向量处理单元。
(2017.01)G06V 10/80 (2022.01)G06N 3/08 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01) (54)发明名称基于Swin-Transformer和CNN并行网络的自监督单目深度估计方法(57)摘要本发明提供一种基于Swin‑Transformer和CNN并行网络的自监督单目深度估计方法,目的在于提出一种基于Swin‑Transformer和卷积神经网络(CNN)并行网络的自...
CNN,Transformer和MLP | 在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)、Transformer架构和多层感知器(MLP)是三种最著名的神经网络架构。每种架构都有其独特的特点和适用场景。本文将探讨这三种架构的基本特点,以及它们在处理不同类型任务时的优劣。 CNN(卷积神经网络) ...
1.本发明属于计算机视觉领域,涉及一种基于swin-transformer和cnn并行网络的自监督深度估计方法。 背景技术: 2.深度估计一直是计算机视觉领域的重要问题之一,最近几年,自动驾驶、人机交互、虚拟现实、机器人等领域发展极为迅速,尤其是视觉方案在自动驾驶中取得惊艳的效果,在这些应用场景中,如何获取场景中的深度信息是非常...
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深度学习的新篇章:注意力机制 | "Attention is All You Need"是一篇由Google Brain团队在2017年发表的论文。这篇论文提出了一种名为Transformer的模型,它完全基于注意力机制,而不是传统的RNN或CNN。这是一篇改变了深度学习领域的论文。 什么是注意力机制?