近日,来自东南大学的研究者提出了一种新型的端到端架构,称为卷积Transformer(ConvTransformer),用于视频帧序列学习和视频帧合成。 ConvTransformer 的核心组件是文中所提出的注意力层,即学习视频序列序列依赖性的多头卷积自注意力。ConvTransformer 使用基于多头卷积自注意力层的编码器将输入序列映射到特征图序列,然后使用...
强化学习:结合 CNN 的感知能力和 Transformer 的决策能力,应用于机器人控制等强化学习场景。 例如:机器人通过 CNN 感知环境图像,然后利用 Transformer 来规划动作策略。 四、优化与改进 注意力机制改进:结合 CNN 的局部感受野和 Transformer 的自注意力机制,设计新的注意力机制,提高模型的效率和性能。 比如:引入局部注...
在医疗领域,该方法可以用于医学图像的融合与分析,提高诊断准确性;在遥感监测和军事侦察等领域,CDDFuse可以融合多种传感器数据,提供更全面、准确的信息支持。 结论 CVPR 2023提出的CDDFuse方法,通过结合CNN和Transformer的优势,实现了多任务多模态图像融合的新突破。该方法在特征提取、特征分解和图像融合等方面均表现出色...
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...
结论 CVPR 2023中提出的结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse,通过特征解耦和相关性驱动的特征分解,实现了跨模态图像的有效融合。该方法不仅提高了融合图像的质量,还提升了下游任务的效果,为计算机视觉领域带来了新的突破。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,CDDFuse方法有望在未来相关...
来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer,即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断,并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉 Transformer(ViT)在...
- 单分支CNN与transformer的结合:SCTNet创新地将单分支CNN与训练时使用的transformer语义分支结合起来,既保持了推理时的高效率,又能够利用transformer捕获丰富的语义信息。 - CFBlock设计:CFBlock的设计允许CNN通过仅使用卷积操作来捕获与transformer相似的长距离上下文,这在实时语义分割领域是一个新颖的尝试。
通过结合CNN与Transformer，模型可以同时获得局部与全局特征。CNN可以先对输入进行初步的局部特征提取，缩减...
Transformer中有两个主要部分,多头自注意力层和全连接层,最近,Cordonnier et al.在研究中表明卷积可以通过使用多头自注意力层达到同样的效果。 Transformer 理论上比CNN能得到更好的模型表现,但是因为计算全局注意力导致巨大的计算损失,特别是在浅层网络中,特征图越大,计算复杂度越高,因此一些方法提出将Transformer插入...
众所周知,CNN通过多层卷积自动学习空间层级特征,能够有效提取图像局部特征。而Transformer通过自注意力机制全局建模,能够有效处理长距离依赖关系。 通过结合这两者的优势,我们不仅可以在保持运算效率的同时,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。