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Transformer的全局上下文建模优势,旨在提升模型对数据的理解力。这一方向在图像处理、自然语言处理等多个领域展现出强大的应用潜力,特别是在需要同时考虑细节和整体信息的任务中。通过融合两种网络结构,研...
图12 SWAtten模块中CNN与Transformer有效性实验 结论 本文将 Transformer 和 CNN 结合起来,提出了一种有效的并行 Transformer-CNN 混合块。该块利用了 CNN 的局部建模能力和 Transformer 的非局部建模能力。然后,基于TCM块设计了一种新的图像压缩结构。此外,此文提出了一个基于 Swin-Transformer 的注意力模块来改进通...
本发明涉及一种图像处理领域,尤其是涉及一种基于CNNTransformer混合结构的屏摄图像去摩尔纹方法,包括以下步骤:步骤1,构建CNNTransformer混合神经网络模型;步骤2,选定摩尔纹数据集对所述模型进行训练,用训练后得到的权重参数替换所述模型中的原有权重参数,得到训练好的CNNTransformer混合神经网络模型;步骤3,将含有摩尔纹的待...
全新SOTA骨干网络HIRI-ViT 大力出奇迹 高分辨率+双路径设计,让Backbone卖力生产精度,该论文提出了一种名为“High-Resolution Image Transformer”的新型卷积神经网络结构,旨在实现高分辨率输入 - AI番茄学姐于20240408发布在抖音,已经收获了1023个喜欢,来抖音,记录美