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)将两个分支的特
这是我的 第405篇原创文章。一、引言 单纯的 CNN 擅长提取局部特征(如局部趋势、周期性波动),而 Transformer 通过自注意力机制能够捕捉长距离依赖和全局关联。两者融合后,可以同时兼顾局部模式与全局结构,从…
Transformer与CNN的结合 近年来,Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功,并逐渐渗透到计算机视觉领域。Transformer的自注意力机制和全局特征提取能力使其成为处理复杂视觉任务的有力工具。然而,Transformer的计算资源消耗较大,而CNN则在局部特征提取和计算效率上具有优势。因此,将Transformer与CNN结合,成为提升图像融合...
CFFormer: Cross CNN-Transformer Channel Attention and Spatial Feature Fusion for Improved Segmentation of Low Quality Medical Images 方法:本文提出了一种名为CFFormer的混合CNN-Transformer模型,用于改善低质量医学图像的分割效果。该模型通过引入交叉特征通道注意力模块和X空间特征融合模块,结合CNN的局部特征提取能力...
方法:论文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的混合架构,用于从遥感图像中准确提取湖泊。SCTNet通过在训练阶段使用transformer语义信息来提高实时语义分割性能,解决了传统双分支方法中计算开销高和推理速度慢的问题,实现了新一代的状态SOTA结果。 创新点: ...
方法:论文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的混合架构,用于从遥感图像中准确提取湖泊。SCTNet通过在训练阶段使用transformer语义信息来提高实时语义分割性能,解决了传统双分支方法中计算开销高和推理速度慢的问题,实现了新一代的状态SOTA结果。 创新点: ...
本研究指出,CNN和Transformer网络的融合可以有效提高分类模型的性能,为超声图像中乳腺结节的良恶性分类提供了一个鲁棒且高效的解决方案。 1 Introduction 乳腺结节,可能表现为囊性或实性肿块,在乳腺组织中经常遇到,是女性中的一种常见病症。这些结节被分为良性或恶性。良性乳腺结节不会对健康造成重大风险,而恶性乳腺结节...
NTB 中还进行了局部和全局信息的融合,进一步提高了建模能力。最后,为了克服现有方法的固有缺陷,该研究系统地研究了卷积和 Transformer 块的集成方式,提出了 NHS 策略,来堆叠 NCB 和 NTB 构建新型 CNN-Transformer 混合架构。 NCB 研究者分析了几种经典结构设计,如下图 3 所示。...
cnn和transformer融合的权重配比 transformer cnn对比 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...
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和输出都是源图像的自监督...