CNN+Transformer的融合为计算机视觉领域带来了新的机遇和挑战。通过结合两者的优势,我们可以构建出更加强大、灵活的模型来处理复杂的图像数据。未来,随着研究的深入和技术的不断进步,我们期待看到更多基于CNN+Transformer的创新应用涌现出来。 展望 尽管CNN+Transformer的混合模型已经取得了显著成果,但仍有许多问题需要进一步研...
混合架构:将 CNN 用于提取局部特征,Transformer 用于捕捉全局依赖关系。例如,在图像分类任务中,先用 CNN 对图像进行初步的特征提取,得到局部的纹理、形状等特征,然后将这些特征输入 Transformer 进行全局的关系建模。 例子:CVT (Convolutional Vision Transformer)模型,通过引入卷积层来增强 Vision Transformer 的局部特征提...
近日,来自东南大学的研究者提出了一种新型的端到端架构,称为卷积Transformer(ConvTransformer),用于视频帧序列学习和视频帧合成。 ConvTransformer 的核心组件是文中所提出的注意力层,即学习视频序列序列依赖性的多头卷积自注意力。ConvTransformer 使用基于多头卷积自注意力层的编码器将输入序列映射到特征图序列,然后使用...
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...
结论 CVPR 2023中提出的结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse,通过特征解耦和相关性驱动的特征分解,实现了跨模态图像的有效融合。该方法不仅提高了融合图像的质量,还提升了下游任务的效果,为计算机视觉领域带来了新的突破。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,CDDFuse方法有望在未来相关...
来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer,即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断,并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉 Transformer(ViT)在...
【CNN+Transformer】这个研究方向通过结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文建模优势,旨在提升模型对数据的理解力。这一方向在图像处理、自然语言处理等多个领域展现出强大的应用潜力,特别是在需要同时考虑细节和整体信息的任务中。通过融合两种网络结构,研究者能够设计出更为高效和准确的模型,以...
众所周知,CNN通过多层卷积自动学习空间层级特征,能够有效提取图像局部特征。而Transformer通过自注意力机制全局建模,能够有效处理长距离依赖关系。 通过结合这两者的优势,我们不仅可以在保持运算效率的同时,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。
结合CNN和Transformer的结构有以下几点优势：局部与全局的结合：CNN可以处理短距离、局部特征，而Transformer...
CNN感受野有限导致很难捕获全局信息,而Transformer可以捕获长距离依赖关系,因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合,使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点,并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构,最初应用于自然语言处理领域,一些研究最近尝试将Transformer应用到...