- 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
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...
近年来,Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注,随之也自然的产生了一个疑问:到底CNN和Transformer哪个更好?当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT,通过简单的结合传统卷积和Transformer,获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet,ViT和MSRA的Swin Transformer。论文以多层次的Transforme...
动态权重:注意力或者说权重的并不是如同CNN中MLP一样通过反向传播来学习,而是与窗口内输入向量的值有关,这就使得权重的计算中传递了跨通道的信息。 平移不变性:由于权重的计算是在窗口内部进行,如果窗口是稀疏采样的,比如swin transformer,那么当输入图样的平移长度为窗口的整数倍时,对应的输出值也会保持值相同而位置...
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...
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...
CoAtNet通过以下方式完美结合CNN和Transformer：基本块融合：CoAtNet采用了MBConv块作为其基本构建单元，这一设计源于MobileNet架构，并结合了深度卷积和自注意力机制。这种融合使得CoAtNet能够同时利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局关系建模能力。注意力机制与卷积的结合：在CoAtNet中，自注意力机制与全局...
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...
cnn和transformer的融合策略 CNN局部特征捕捉能力强 ，在图像底层特征提取上效果佳。Transformer以自注意力机制见长 ，可全局建模序列关系。早期融合方式是在输入层就将CNN与Transformer结合 ，发挥两者优势。中间融合即在网络中间层把CNN和Transformer的特征进行整合 ，提升特征表现力。CNN的卷积核大小选择很关键 ，影响局部...