通过结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局信息建模能力,可以构建出更加强大的图像处理模型。 融合策略: 早期层融合:在模型的早期阶段就引入Transformer和CNN的结合,利用CNN提取图像的初步特征,然后交由Transformer进行全局信息的整合。 横向层融合:在模型的每一层或特定层中并行使用CNN和Transformer,并将两者的输出...
浅层使用 CNN 提取细节特征,深层逐渐引入 Transformer 来处理更抽象和全局的特征。 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...
优势: 提高模型性能:结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局特征捕获能力,可以提高模型在处理复杂任务时的性能。 增强泛化能力:Transformer的全局注意力机制使得模型能够在特征空间上建立更广泛的联系,增强了模型在复杂场景中的泛化能力。 降低计算成本:在组合架构中,CNN负责初步提取特征,并将其输入到Transformer中以...
通过结合CNN与Transformer，模型可以同时获得局部与全局特征。CNN可以先对输入进行初步的局部特征提取，缩减...
来自Facebook 的研究者提出了一种名为 ConViT 的新计算机视觉模型,它结合了两种广泛使用的 AI 架构——卷积神经网络(CNN) 和 Transformer,该模型取长补短,克服了 CNN 和 Transformer 本身的一些局限性。同时,借助这两种架构的优势,这种基于视觉 Transformer 的模型可以胜过现有架构,尤其是在小数据的情况下,同时在大...
超声图像中的局部特征捕捉结节的具体细节和特征,而全局信息和依赖关系反映了结节与周围组织之间的关系和区别。为了充分利用卷积神经网络(CNN)在提取局部特征方面的优势以及视觉 Transformer (Vision Transformer)在提取全局特征方面的能力,本研究提出了将CNN与Vision Transformer结合构建分类网络模型。
两者结合的优势：在组合架构中，CNN 负责初步提取特征，并将其输入到 Transformer 中以进一步处理。这样...
这种结构利用了MobileNet在局部处理和Transformer在全局交互方面的优势。并且该桥接可以实现局部和全局特征的双向融合。与最近在视觉Transformer上的工作不同,Mobile-Former中的Transformer包含非常少的随机初始化的token(例如少于6个token),从而导致计算成本低。 结合提出的轻量级交叉注意力对桥接进行建模,Mobile-Former不仅计算...
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 ...