近年来,无数的研究者们对CNN结合Transformer这个领域的进行了大量研究,并产出了大量的学术成果。 为了帮助大家全面掌握【CNN+Transformer】的方法并寻找创新点,本文总结了最近两年【CNN+Transformer】相关的18篇顶会顶刊研究成果,这些论文、来源、论文的代码都整理好了,希望能给各位的学术研究提供新的思路。 1、SCTNet:...
近期一些工作努力将 CNN 和 Transformer 结合起来进行高效部署。如下图 4(b)(c) 所示,它们几乎都在浅层阶段采用卷积块,在最后一两个阶段仅堆叠 Transformer 块,这种结合方式在分类任务上是有效的。但该研究发现这些混合策略很容易在下游任务(例如分割和检测)上达到性能饱和。原因...
本文的整体架构和赵博士先前在IJCAI上发表的DIDFuse有继承关系,这次的亮点是1.结合CNN和当前火爆的Transformer;2.将特征解耦的思想引入了图像融合,将跨模态信息分解为共有信息和特有信息,类似于DRF等融合模型;3.两阶段训练法,第一阶段采用的输入...
本论文提出了一种CNN和Transformer结合的的通用视觉模型:CMT。在现在这个CNN、Transformer、MLP多种视觉基础框架如雨后春笋般被提出的年代,每当一种新型架构/模块被提出,研究员们不得不在各自的任务/领域上一个个试验这些结构是否能带来效果上的提升。本文简洁有效的证明:在视觉领域中传统卷积和Transformer结合有着1+1>...
双网络结构Conformer,能够将基于CNN的局部特征与基于Transformer的全局表示相结合,以增强表示学习。Conformer由一个CNN分支和一个Transformer分支组成,这两个分支由局部卷积块、自我注意模块和MLP单元的组合而成。在训练过程中,交叉熵损失函数被用于监督CNN和Transformer两个分支的训练,以获得同时具备CNN风格和Transformer风格的...
本文的整体架构和赵博士先前在IJCAI上发表的DIDFuse有继承关系,这次的亮点是1.结合CNN和当前火爆的Transformer;2.将特征解耦的思想引入了图像融合,将跨模态信息分解为共有信息和特有信息,类似于DRF等融合模型;3.两阶段训练法,第一阶段采用的输入和输出都是源图像的自监督方式,SD-Net、SFA-Fuse采用了这类思想;4....
简介:本文介绍了在2023年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出的一种结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse。该方法通过百度智能云一念智能创作平台等工具的辅助,实现了特征解耦和相关性驱动的特征分解,提高了融合图像的质量和下游任务的效果。文章详细阐述了技术背景、技术亮点、实现方式以及实际...
结合CNN 和当前火爆的 Transformer; 将特征解耦的思想引入了图像融合,将跨模态信息分解为共有信息和特有信息,类似于 DRF 等融合模型; 两阶段训练法,第一阶段采用的输入和输出都是源图像的自监督方式,SD-Net、SFA-Fuse 采用了这类思想; 用高级视觉任务验证了融合效果。
当研究者在设计新的Transformer结构时,多数会考虑Transformer全局建模时与局部细节捕捉相结合的思路。例如,CNN和Transformer混合结构很多,要么串联要么并联构成local-global model。本篇中,作者将CNN和自注意力集成到一个模块内,也是多路径去分开学习高低频信息,但论文motivation强,论据有说服力,颜老师作品值得细读。
CoAtNet 的目标是将 CNN 和 Transformer 的优点融合到一个单一的架构中,但是混合 CNN 和 Transformer 的正确方法是什么? 第一个想法是利用已经讨论过的 MBConv 块,它采用具有倒置残差的深度卷积,这种扩展压缩方案与 Transformer 的 FFN 模块相同。除了这种相似性之外,depthwise convolution 和 self-attention 都可以表示...