TractGraphFormer: Anatomically Informed Hybrid Graph CNN-Transformer Network for Classification from Diffusion MRI Tractography 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,...
近年来,无数的研究者们对CNN结合Transformer这个领域的进行了大量研究,并产出了大量的学术成果。 为了帮助大家全面掌握【CNN+Transformer】的方法并寻找创新点,本文总结了最近两年【CNN+Transformer】相关的18篇顶会顶刊研究成果,这些论文、来源、论文的代码都整理好了,希望能给各位的学术研究提供新的思路。 1、SCTNet:...
SCTNet架构:提出了一种单分支CNN,通过Transformer语义信息进行实时分割。 CFBlock(ConvFormer Block):设计了一种类似Transformer的CNN块,仅使用卷积操作来捕获长距离上下文。 语义信息对齐模块(SIAM):提出了一种有效的对齐模块,通过训练过程中的特征学习,对齐Transformer和CNN的特征。 创新点 单分支CNN的设计:提出了一种...
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...
CNN+Transformer这类结构其实一直都挺火的,核心在于他们的互补性。因为在一些复杂的AI应用中,单个模型很难同时高效处理多种类型的数据。如果结合CNN在图像处理上的强大能力和Transformer在序列数据处理上的优势,就可以增加模型处理的灵活性,提高计算效率。 这种结构也是非常热门的毕业or小论文选择,刚刚过去的2024年就有相...
随着深度学习的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)和Transformer的兴起,图像融合技术迎来了新的突破。CVPR 2023上提出的CDDFuse方法,通过巧妙结合CNN和Transformer,实现了多任务多模态图像融合的新高度。 CDDFuse方法概述 技术背景 传统的多模态图像融合方法多依赖于自编码器结构,但这种方法存在三个主要缺陷:CNN的解释性较差...
本文提出了一种用于城市场景语义分割的高效混合Transformer(EHT),其利用CNN和Transformer结合学习全局-局部上下文来加强特征表征,性能优于ABCNet等网络,速度高达83.4FPS!代码将开源!作者单位:武汉大学,兰卡斯特大学等 1简介 高分辨率城市场景图像的语义分割在土地覆盖制图、城市变化检测、环境保护和经济评估等广泛的实际应用...
在计算机视觉(CV)领域,卷积神经网络(CNN)和Transformer模型各自以其独特的优势占据了重要地位。CNN通过多层卷积和池化操作,在提取图像的局部特征方面表现出色;而Transformer则凭借其强大的自注意力机制,在全局信息建模和长距离依赖捕捉方面独领风骚。近年来,随着研究的深入,研究者们开始探索将CNN和Transformer结合,以期在图...
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...