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...
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...
#3D医学图像分割# CoTr: Efficiently Bridging CNN and Transformer for 3D Medical Image Segmentation 本文介绍一个高效桥接 CNN 和 Transformer 的混合模型: CoTr,用于三维医学图像分割。 在该模型中,作者设…
基于混合CNN-Transformer模型和半监督学习的耕地提取方法研究一、引言随着遥感技术的飞速发展,耕地提取作为土地资源管理的重要手段,对于农业发展、土地利用规划以及生态环境保护具有重要意义。传统的耕地提取方法主要依赖于人工解译,然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。近年来,深度学习技术的发展为耕地提取提供了新的解决...
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 ...
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...
摘要 卷积神经网络(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...展开更多 Convolutional neural network(CNN) and vision Transformer are two important deep learning models ...
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...
A hybrid model of CNN and Transformer for medical image segmentation 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 由于医学图像具有对比度低、目标形态复杂和边缘模糊等特点,现有模型的分割准确度无法满足高精度建模和自动化手术的要求。针对这一情况,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)出色...展开...