CNN(卷积神经网络)与Transformer的结合是深度学习领域中的一个重要研究方向,这种结合能够充分发挥CNN在局部特征提取和Transformer在全局特征捕获方面的优势。以下是对这一主题的详细阐述: 一、CNN的基本原理和应用场景 基本原理: CNN是一种深度学习模型,其核心是卷积层。卷积层通过卷积运算提取输入数据的特征,然后通过池化...
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:...
以下为您整理了一些关于 CNN + Transformer 结合的创新方案: 一、模型架构方面 混合架构:将 CNN 用于提取局部特征,Transformer 用于捕捉全局依赖关系。例如,在图像分类任务中,先用 CNN 对图像进行初步的特征提取,得到局部的纹理、形状等特征,然后将这些特征输入 Transformer 进行全局的关系建模。 例子:CVT(Convolutional ...
多模态1D卷积神经网络(CNN):训练一个多模态1D CNN,利用SSL来处理未标记数据,并对标记数据进行压力分类。 个性化模型构建:为每位护士构建个性化模型,优化参数和超参数,以考虑个体生理差异。 数据预处理:包括数据的提取、过滤、时间戳校正、窗口构建、插值/降采样以及数据集的创建。 模型架构:构建基线多模态CNN模型,实现...
大量实验表明,Next-ViT 在各种视觉任务的延迟 / 准确性权衡方面明显优于现有的 CNN、ViT 和 CNN-Transformer 混合架构。在 TensorRT 上,Next-ViT 与 ResNet 相比,在 COCO 检测任务上高出 5.4 mAP(40.4 VS 45.8),在 ADE20K 分割上高出 8.2% mIoU(38.8% VS 47.0%)。同时...
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...
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...
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。
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...
LSTM与GAN创新结合!模型性能起飞,准确率超98% AI阿瑟资料院 330 0 融合Transformer与CNN,实现各任务性能巅峰,可训练参数减少80% AI阿瑟资料院 168 0 性能飞升秘籍!26种深度学习特征融合改进方法汇编 AI阿瑟资料院 138 0 Transformer结合U-Net登上Nature子刊! 最新研究,精度与效率齐飞 AI阿瑟资料院 239 0 ...