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...
比如:HAT (Hierarchical Attention Transformer)模型,在网络的不同深度逐步融合 CNN 和 Transformer ,提高了对图像的理解能力。 二、特征融合方式 并行融合:让 CNN 和 Transformer 同时处理输入数据,并在特定阶段将它们提取的特征进行融合。 例如:在视频理解任务中,并行使用基于 CNN 的空间特征提取器和基于 Transformer ...
近期一些工作努力将 CNN 和 Transformer 结合起来进行高效部署。如下图 4(b)(c) 所示,它们几乎都在浅层阶段采用卷积块,在最后一两个阶段仅堆叠 Transformer 块,这种结合方式在分类任务上是有效的。但该研究发现这些混合策略很容易在下游任务(例如分割和检测)上达到性能饱和。原因...
- CFBlock:设计了一种称为CFBlock(ConvFormer Block)的transformer-like CNN块,使用仅卷积操作模拟transformer块的结构,以学习transformer分支的语义信息。 - Semantic Information Alignment Module (SIAM):提出了一种语义信息对齐模块,包括Backbone Feature Alignment (BFA)和Shared Decoder Head Alignment (SDHA),用于在...
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、
近期一些工作努力将 CNN 和 Transformer 结合起来进行高效部署。如下图 4(b)(c) 所示,它们几乎都在浅层阶段采用卷积块,在最后一两个阶段仅堆叠 Transformer 块,这种结合方式在分类任务上是有效的。但该研究发现这些混合策略很容易在下游任务(例如分割和检测)上达到性能饱和。原因是,分类任务仅使用最后阶段的输出进行...
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。