为进一步提高模型的性能,我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合,提出了CNN-Transformer混合架构。目前,它已经成为我们研究视觉任务、发文章离不开的模型。针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。 CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在...
为了将CNN模型的输出作为Transformer模型的输入,我们需要确保CNN的输出维度与Transformer的输入维度相匹配。通常,这需要对CNN的输出进行扁平化(flatten)或调整其形状(reshape)。 以下是一个示例,展示了如何将CNN的输出传递给Transformer: python class CNNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10):...
BERT:基于 Transformer 编码器的预训练语言模型。 GPT:基于 Transformer 解码器的生成式预训练模型。 T5:基于完整 Transformer 的文本到文本转换模型。 Vision Transformer (ViT):将 Transformer 应用于图像分类任务。 7. Transformer 的变体和改进 随着Transformer 的广泛应用,研究者提出了许多改进版本,例如: Efficient ...
代码如下(示例):在Transformer分支中,包含N个重复的Transformer块。从上图(b)可以看出,每个Transformer块由一个Multi-head Self-Attention模块和一个MLP模块组成,在每一层的Self-Attention层和MLP块都用了LayerNorm进行归一化。为了tokenization,作者将CNN中的stem模块生成的特征映射压缩为14×14的无重叠的patch embedding...
2.1 定义CNN-Transformer预测模型 2.2 设置参数,训练模型 3 模型评估与可视化 3.1 结果可视化 3.2 模型评估 代码、数据如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LS...
大多数神经序列转换模型都有一个encoder-decoder结构。encoder用于将符号表示的输入序列编码映射到一个连续表示的序列。然后decoder端给定一个输入,decoder结合encoder的输出每次生成一个元素的符号序列。 transformer也是由encoder-decoder结构构成,其结构如下图所示: ...
实战三:分类器的部署与优化:CNN部署、Transformer的部署及优化; 实战四:YOLO v8的部署与优化:检测/分割的部署、前/后处理优化、模型瓶颈分析与优化策略; 实战五:开源项目BEVFusion的部署与优化:BEVFusion框架详解、NVIDIA-AI-IOT部署BEVFusion及分析! 课件代码一应俱全 ...
代码地址: 代码语言:java 复制 https://github.com/AILab-CVC/UniRepLKNet UniRepLKNet:用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大核卷积网络 结论 本文对CNN、Transformer和MLP这三种深度学习模型进行了比较,并讨论了它们在不同场景下的优劣势。总的来说,CNN在图像处理领域表现突出,Transformer在处理序...