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...
答案是肯定的DETR(DEtection TRansformers)模型是一种结合了卷积神经网络和Transformer模型的目标检测模型。Facebook AI研究院提出的用于目标检测的CV模型。它结合了卷积神经网络(CNN)和Transformer编码器-解码器,利用Transformer的多功能和强大的关系建模能力来替代手工设计的规则。DETR模型将检测任务建模为翻译任务,将目标位置...
专利摘要:本发明CNN结合Transformer的HSI和LiDAR多模态数据的精细地物分类方法属于图像分类技术领域。首先,输入待分类的高光谱图像HSI和激光雷达LiDAR数据,形成训练集、验证集和测试集;采用主成分分析法降低HSI训练集的光谱维数,然后输入由卷积神经网络CNN和Transformer并联构成的特征提取模块,再通过特征交互模块实现局部特征与...
本文提出一种结合Transformer和CNN的白细胞检测模型.本文的主要工作如下:(1)对于白细胞自动分类问题.本文提出一种基于全局-局部注意力的白细胞细粒度分类方法(WBC-GLAformer),针对以往研究中无法提取白细胞全局特征和白细胞图像特征较少的问题,构建了低层特征提取器和全局-局部注意力模块来融合白细胞图像的局部和全局...