一些基于 CNN 与视觉 Transformer 的混合模型也通常采用并行结构的融合策略,将 CNN 模型与 Transformer 模型以并行组合的方式完成结构设计,旨在提取图像特征信息的过程中,通过构建特定的桥接单元和特征耦合单元等,充分利用 CNN 在提取局部特征信息以及 Transformer 在全局特征信息建模的优越性,实现局部特征与全局上下文信息的...
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...
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...
(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 Transformer建立长距离依赖,有效提高了...
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...
顶会idea!CNN混合ViT模型!超越传统Transformer的局限,战胜众多高性能的卷积,包揽整个图像任务领域!共计23条视频,包括:1-卷积神经网络应用领域、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
另一些基于参考帧的着色算法,并没有将2帧之间的关系有机地联系起来,导致着色效果不够出色.在同一镜头序列中,同一对象的特征往往不会发生太大变化,因此,可以设计一个根据给定参考帧,即可给线稿自动着色的模型.为此,本文提出了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和Transformer相结合的模型Cross-CNN,该模型能够从参考...
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...
用于3D医学图像分割的Transformer与CNN相混合模型与方法软件是由中南民族大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0962449,属于分类,想要查询更多关于用于3D医学图像分割的Transformer与CNN相混合模型与方法软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于Transformer深度学习模型在医学图像分割中的研究进展 医学图像的准确分割在现代临床影像检查,精准诊断和治疗规划中意义至关重要.近10年来,卷积神经网络(CNN)凭借其独特的特征提取能力,在医学图像分割领域成绩显著.CNN架构... 周腊珍,陈红池,李秋霞,... - 《中国生物医学工程学报》 被引量: 0发表: 2024年 一...