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...
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...
受这些已知结果的影响,该研究开发了 Next Transformer Block (NTB),以在轻量级机制中捕获多频信号。此外,NTB 可用作有效的多频信号混频器,进一步增强整体建模能力。 NHS 近期一些工作努力将 CNN 和 Transformer 结合起来进行高效部署。如下...
针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。 CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以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。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增...
CNN(卷积神经网络)与Transformer的结合是深度学习领域中的一个重要研究方向,这种结合能够充分发挥CNN在局部特征提取和Transformer在全局特征捕获方面的优势。以下是对这一主题的详细阐述: 一、CNN的基本原理和应用场景 基本原理: CNN是一种深度学习模型,其核心是卷积层。卷积层通过卷积运算提取输入数据的特征,然后通过池化...
CNN➕Transformer结合的8种创新架构#深度学习 #算法 #论文创新点 #python #辅导 - 算法小新于20240122发布在抖音,已经收获了63个喜欢,来抖音,记录美好生活!
CNN和Transformer创新结合,模型性能炸裂! 【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Tran, 视频播放量 47、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 一点冷知识儿, 作者简介 每日干货、科技、游戏、
1、SCTNet: Single-Branch CNN with Transformer Semantic Information for Real-Time Segmentation 方法: - SCTNet架构:提出了一种单分支卷积神经网络(CNN),该网络在训练时利用transformer作为语义分支来提取丰富的长距离上下文信息,而在推理时仅部署单分支CNN。
CNN和Transformer是两种不同的模型,它们在不同的任务上都表现出了出色的表现。在某些情况下,可以将它们结合起来以实现更好的性能。例如,在图像分类任务中,可以使用CNN来提取图像特征,并使用Transformer来对这些特征进行分类。在这种情况下,CNN和Transformer的优点都可以得到充分利用,以实现更好的性能。
因此需要通过分别提高低频部分特征之间相关性、降低高频特征之间的相关性来促进跨模态特征提取。transformer 目前在视觉任务上很成功,主要得益于它的自注意力机制和全局特征提取能力,但是往往很大的计算资源,因此本文提出让 transformer 结合 CNN 的局部上下文提取和计算高效性的优势。