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...
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)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就带来了一个问题:视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大? 近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题,但...
近年来,无数的研究者们对CNN结合Transformer这个领域的进行了大量研究,并产出了大量的学术成果。 为了帮助大家全面掌握【CNN+Transformer】的方法并寻找创新点,本文总结了最近两年【CNN+Transformer】相关的18篇顶会顶刊研究成果,这些论文、来源、论文的代码都整理好了,希望能给各位的学术研究提供新的思路。 1、SCTNet:...
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...
✅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。
双网络结构Conformer,能够将基于CNN的局部特征与基于Transformer的全局表示相结合,以增强表示学习。Conformer由一个CNN分支和一个Transformer分支组成,这两个分支由局部卷积块、自我注意模块和MLP单元的组合而成。在训练过程中,交叉熵损失函数被用于监督CNN和Transformer两个分支的训练,以获得同时具备CNN风格和Transformer风格的...
简介:本文介绍了在2023年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出的一种结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse。该方法通过百度智能云一念智能创作平台等工具的辅助,实现了特征解耦和相关性驱动的特征分解,提高了融合图像的质量和下游任务的效果。文章详细阐述了技术背景、技术亮点、实现方式以及实际...
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和输出都是源图像的自监督方式,SD-Net、SFA-Fuse采用了这类思想;4....
在这样的背景下,EMO模型应运而生,它结合了CNN和Transformer的特点,旨在实现更高效的特征提取和长距离依赖处理。 EMO模型的核心思想是将CNN的局部感知能力和Transformer的全局感知能力相结合。在模型的输入端,使用CNN进行初步的特征提取,将图像转换为一系列特征图。然后,将这些特征图作为Transformer的输入,通过自注意力...
Transformer结构 针对于上面rnn和cnn的问题,google的人提出了一种新的网络结构用来解决他们的问题。 在上图的下面部分,训练用的输入和输出数据的embedding,都会先加上一个position encoding来补充一下位置信息。 encoder 途中左侧部分是encoder块,encoder中6层相同结构堆叠而成,在每层中又可以分为2个子层,底下一层是...