方法:论文提出了一种名为TractGraphFormer的混合模型,将Graph CNN与Transformer结合,通过整合局部解剖信息和全局特征依赖性提升基于扩散MRI纤维束成像的性别预测性能,通过改进网络结构和实验验证,显著提升了分类性能。 创新点: TractGraphFormer框架结合了Graph CNN和Transformer架构,首次在扩散MRI束流追踪中同时捕获局部解剖关...
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...
这是因为传统的混合策略只是在最后几个阶段堆叠 Transformer 块,浅层无法捕获全局信息。 该研究提出了一种新的混合策略 (NHS),创造性地将卷积块 (NCB) 和 Transformer 块 (NTB) 与 (N + 1) * L 混合范式结合在一起。NHS 在控制 Transformer 块比例的情况下,显著提升了...
- 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。 - SIAM的引...
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...
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...
Transformer结构 针对于上面rnn和cnn的问题,google的人提出了一种新的网络结构用来解决他们的问题。 在上图的下面部分,训练用的输入和输出数据的embedding,都会先加上一个position encoding来补充一下位置信息。 encoder 途中左侧部分是encoder块,encoder中6层相同结构堆叠而成,在每层中又可以分为2个子层,底下一层是...
CNN和Transformer创新结合,模型性能炸裂! 【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Tran, 视频播放量 51、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 一点冷知识儿, 作者简介 每日干货、科技、游戏、
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)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就带来了一个...
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。