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...
但这并不代表CNN推出了历史舞台,ViT在CIFAR-100等小型数据集上的表现仍然比CNN差。 一个比较常见的解释是Transformer更强大的原因在于自注意力机制获得了上下文相关的权重,而卷积只能捕捉局部特征。 然而,目前还没有证据证明Transformer是否真的比CNN全方面、严格地好,也就是说,是否CNN的表达能力完全被Transformer包含?
CoAtNet 模型,旨在有效地结合Transformer 和 CNN 两种架构的优势,提出一簇混合模型。 CoAtNet 模型有两个关键见解: 深度卷积和自注意机制可以通过简单的相对注意力机制自然地统一; 以有原则的方式垂直堆叠卷积层和注意力层,在提高泛化、容量和效率方面非常有效。 在卷积或自注意力机制中发现的理想属性 Conformer 模型:...
【CNN+Transformer】这个研究方向通过结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文建模优势,旨在提升模型对数据的理解力。这一方向在图像处理、自然语言处理等多个领域展现出强大的应用潜力,特别是在需要同时考虑细节和整体信息的任务中。通过融合两种网络结构,研究者能够设计出更为高效和准确的模型,以...
Transformer与卷积操作结合，对视觉（CoAtNet模型）和语音识别（Conformer模型）任务尤其有利。ViT与CNN比较揭示了Transformer模型在图像分类任务中表现优秀的原因，以及它们如何协同工作以提高性能。CoAtNet模型结合了Transformer和CNN的优势，旨在对所有数据尺寸进行高效建模。Conformer模型通过将卷积神经网络与...
在下图中,Pose CNN和解释模型共享前面的解码器流程,然后分别扩展到预测6-DOF相对姿势和多尺度可解释性掩码两个分支网络。经过红色网络的即是解释模型 高亮的部分就是估计出来运动的对象,该块像素会被赋予一个比较低的权重计算loss