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 的...
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...
方法:论文提出了一种高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,将CNN的局部建模能力和Transformer的非局部建模能力相结合,进而设计了一种新的基于TCM块的图像压缩架构,并提出了一种基于Swin-Transformer的注意力模块来改进通道熵模型的性能。 创新点: 提出了一个高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,以将CNN的局部建模能...
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...
研究者表示,这是卷积神经网络与 Transformer 首度结合用于视频帧合成,性能可媲美当前的 SOTA 算法。 注:文末附计算机视觉交流群 本文转载自:机器之心| 作者:Zhouyong Liu 等 深度卷积神经网络(CNN)是功能非常强大的模型,在一些困难的计算机视觉任务上性能也很卓越。尽管卷积神经网络只要有大量已标记的训练样本就能够...
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...
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...
本文目标是将CNN的优点结合到Transformer中,以解决上述问题。提出了一个全新的架构CMT,基于层级结构(stage-wise)的transformer,引入卷积操作进行细粒度特征提取,同时也设计了独特的模块层次化提取局部和全局特征。利用transformer来捕获远程依赖关系,并利用 CNN 对局部特征进行建模。在ImageNet基准测试和下游任务上的实验表明...
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。