已有的研究表明, 神经网络模型能够将厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的有效预测时间延长至1年半以上。然而,人们对神经网络模型预测结果的鲁棒性仍存在一些质疑。而且,因为神经网络模型结构复杂,其预测结果的科学性和可解释性仍需要挖掘。为此, ...
因为ResNet在处理输入时,需要经过更多层才能获得类似于ViT底层的表征,由此引发了一个合理的猜想:两个网络在整合全局信息的能力上存在差异。 为了验证这个想法,研究者先是对ViT的不同层中,注意力集中区域的距离进行的计算,他们发现,ViT无论是低层还是高层,都是局部和全局信息混杂的,相比之下,ResNet更为严格地遵守从...
#3D医学图像分割# CoTr: Efficiently Bridging CNN and Transformer for 3D Medical Image Segmentation 本文介绍一个高效桥接 CNN 和 Transformer 的混合模型: CoTr,用于三维医学图像分割。 在该模型中,作者设…
移动视觉任务需要轻量化神经网络模型,卷积神经网络具有局部连接和权值共享的特性,这使得其参数量较少。CNN网络在空间上是局部的,而基于自注意力机制的视觉transformer(ViT)能够学习到全局的特征表示,但ViT网络的参数量通常是比较“重”。为了吸取CNN的轻量和ViT的全局表示两种优点,本文提出了面向移动设备的轻量化通用视...
探索移动视觉的未来：MobileViT - 混合CNN与Transformer的轻量级革命 2021年，一项革新性的研究——MobileViT，以一种创新的方式将CNN（卷积神经网络）和Transformer的力量相结合，旨在为移动设备上的视觉任务设计出既轻量又低延迟的解决方案。这个探索并不局限于Apple的方法，而是对现有技术的深度挖掘和拓展。
基于混合CNN-Transformer模型和半监督学习的耕地提取方法研究一、引言随着遥感技术的飞速发展,耕地提取作为土地资源管理的重要手段,对于农业发展、土地利用规划以及生态环境保护具有重要意义。传统的耕地提取方法主要依赖于人工解译,然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。近年来,深度学习技术的发展为耕地提取提供了新的解决...
DiC重新思考扩散模型中的3x3卷积设计 | 扩散模型在视觉生成任务中表现出色。最近,这些模型已经从传统的 U 型 CNN-Attention 混合结构转变为完全基于 Transformer 的各向同性架构。虽然这些 Transformer 表现出强大的可扩展性和性能,但它们对复杂的自注意力操作的依赖导致推理速度缓慢。与这些工作相反,我们重新思考了深度学...