顺序融合策略是先使用CNN提取图像的局部特征,然后将这些特征送入Transformer中进行全局信息的建模。这种策略可以充分利用CNN在局部特征提取方面的优势,同时利用Transformer来增强模型的全局表示能力。 并行融合 并行融合策略则是一种更为复杂的结构,它同时运行CNN和Transformer两个分支,并通过某种方式(如特征耦合单元)将两个...
Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures 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...
其没有使用循环递归结构和卷积结构,仅基于注意力机制。在两个机器任务上表明了模型能够更好的并行化计算,可以显著地减少训练时间,性能达到了SOTA的效果。 【注:transformer的并行化主要体现在self-attention模块上,在encoder端其可以并行处理整个序列,而不像rnn、lstm那样要一个token一个token的从前往后计算。】 ...
所提出的efficient hybrid Transformer如图所示。将Global-Local Transformer Block附加到ResNet18 Backbone的顶部,就像BottleNeck Transformer一样。利用3个具有3个跨尺度连接的跨尺度融合模块来聚合多层特征。 2.1 Global-local Transformer Block 提出的Global-local Transformer Block(GLTB)的细节如下图所示。主要模块global-...
方法:论文提出了一种基于Transformer的模型ScribFormer,通过融合CNN和Transformer的局部特征和全局表示,以及使用注意力引导的类别激活图(ACAM)分支,实现了高质量像素级分割结果。 创新点: ScribFormer是第一个使用Transformer的scribble监督医学图像分割模型,通过利用Transformer分支的注意力权重来改善卷积特征和CNN分支生成的ACA...
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 的时间特征提取器,然后将二者的特征进行融合来预测动作类别。 串行融合:先由 CNN 提取特征,然后将其输入 Transformer 进一步处理...
Transformer模型 1 seq2seq方法对比 CNN:将序列分为多个窗口(卷积核),每个窗口具有相同的权重,可以带来平移不变性的好处;卷积核之间可以进行并行计算;根据局部关联性建模,若想获得更大的感受野,除了增加卷积核尺寸,还需要增加多层卷积;对相对位置敏感(旋转),对绝对位置不敏感(顺序)。
为了方便同学们了解CNN-Transformer的最新进展与研究思路,学姐这次就和大家分享该架构常用的8种魔改方法,分为早期层融合、横向层融合、顺序融合、并行融合、模块融合、分层融合、基于注意力的融合、通道增强融合。每种方法的代表性模型(23个)以及配套的论文代码也都整理了,希望同学们阅读后可以获得缝合模块的启发,快速涨...
此外,Conformer中含有并行的CNN分支和Transformer分支,通过特征耦合模块融合局部与全局特征,目的在于不损失图像细节的同时捕捉图像全局信息。 特征图可视化 对一张背景相对复杂的图片的特征进行可视化,以此来说明Conformer捕捉局部和全局信息的能力: 浅层Transformer(DeiT)特征图(c列)相比于ResNet(a列)丢失很多细节信息,而Co...
在这篇论文中,提出了一种新的医学图像分割混合架构:PHTrans,它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN,分别从全局和局部特征中生成层次表示并自适应聚合它们,旨在充分利用 Transformer 和 CNN 各自的优势以获得更好的分割性能。 具体来说,PHTrans 沿用 U 形设计,在深层引入并行混合模块,其中卷积块和修改后的 ...