链接:图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述 - 中国知网 (cnki.net) 一:模型概述 1:CNN CNN 是一种深度学习架构,通常用于图像分类、目标检测和实例分割等多种任务中。CNN 主要利用卷积计算机制处理数据,提取相应的特征信息,从而完成对复杂模式和结构的学习。 CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积...
基于CNN和Transformer混合模型架构长期预报ENSO现象 近年来, 机器学习方法在气候预测分析领域得到了越来越多的应用。已有的研究表明, 神经网络模型能够将厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的有效预测时间延长至1年半以上。然而,人们对神经网络模型预...
基于transformer-UNet的医学图像分割 写在前面在医学图像分割任务中,CNNs一直都是主流,而U-Net由其encoder-decoder的结构,具有skip-connection去增强细节保留。 但是由于卷积计算的 固有局限性,在建模显式长程关系时通常表… 啥都想学亿点 BRAU-Net++:医学图像分割的U形混合 CNN-Transformer 网络 CVer发表于计算机视...
最终,研究者下定结论:虽然它们在性能上不相上下,但以ResNet为代表的CNN与ViT在处理信息的工艺原理上大相径庭。 Google这次的工作其实是把大家直觉性经验性的结论用可复现的实验规范地落在了纸上,并且努力夸夸ViT,好吸引更多研究者采用。在整个验证过程中,ViT模型是Google的,JFT-300M数据集是Google的,CKA度量指标也...
1、针对cnn在压缩视频质量提升方向上的不足,本发明旨在提出一种基于cnn-transformer混合模型的压缩视频质量提升方法。 2、本发明所提出的一种基于cnn-transformer混合模型的压缩视频质量提升方法,主要包括以下操作步骤: 3、(1)将压缩视频序列输入至基于cnn的特征初始处理模块得到融合了空时信息的特征帧。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就.近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项,高效地发挥出各自的亮点,在图像处理任务中表现出了优...
针对这一情况,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)出色的局部特征提取能力和Transformer长距离建模的优势,提出了一种基于二者的混合架构分割模型ParaCNNFormer。ParaCNNFormer是一种U型结构分割模型,其编码器与解码器均采用CNN与Swin Transformer并联的混合架构,利用CNN提取局部细节特征,同时利用Swin ...
本发明涉及一种基于混合CNN‑Transformer模型的大气臭氧浓度预测方法,设计了一种混合CNN‑Transformer模型,该模型由卷积神经网络和改进的Transformer模型组合构成。卷积神经网络由2个一维卷积层组成,Transformer模型由编码器和解码器组成,每个编码器有3个编码层,解
5.本发明的目的是提供一种基于混合cnn-transformer模型的大气臭氧浓度预测方法,能够精确、有效的预测大气臭氧浓度,解决传统transformer架构中对多元数据提取能力较差的问题,该方法可以提取多元数据中不同特征之间的关系,充分利用历史数据对未来的臭氧浓度作出精准的预测。
在图像分类领域，曾经的CNN主导者如MobileNet系列，如MobileNet v1（2017）通过深度可分离卷积实现了轻量化，而MobileNet v2则引入了改进的残差结构和高效块。相比之下，Transformer的ViT则以编码器的形式革新了图像识别，将图像划分为token，捕捉全局信息。基础视觉任务的挑战 尽管VGG在2014年的ILSVRC上展示了...