Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures 方法:论文提出了一种高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,将CNN的局部建模能力和Transformer的非局部建模能力相结合,进而设计了一种新的基于TCM块的图像压缩架构,并提出了一种基于Swin-Transformer的注意力模块来改进通道熵模型的性能。 创新点: 提出...
为进一步提高模型的性能,我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合,提出了CNN-Transformer混合架构。目前,它已经成为我们研究视觉任务、发文章离不开的模型。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...
在multi-stage的卷积网络基础上将某些Mixing Block替换为Transformer的Block, 并且处于对他们建模能力的考量,选择在浅层网络使用CNN,深层网络使用Transformer,得到两种模型空间: SOTA模型比较结果: 整体结论是: Transformer能力要比MLP强,因此不考虑使用MLP作为混合架构 混合Transformer+CNN的架构性能上能够超越单独的CNN架构或...
为进一步提高模型的性能,我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合,提出了CNN-Transformer混合架构。目前,它已经成为我们研究视觉任务、发文章离不开的模型。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...
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...
本文提出一种用于图像超分的混合架构,它同时利用了CNN局部特征提取能力与Transformer的长程建模能力以提升超分性能。具体来说,该架构由CNN与Transformer两个分支构成,并通过信息互融合补偿各自特征表达进一步提升性能。更进一步,本文提出一种跨尺度token注意力模块,它使得Transformer可以更高效的探索不同尺度token的信息相关性...
不同于最近出现的混合架构(hybrid framework),Inception混合器通过通道分割机制,并行采用CNN+max-pooling路径和自注意力路径作为高低频混合器,带来了更高的效率,同时可以灵活对大范围内具有判别性的信息进行建模。 考虑到底层网络更多捕获高频细节,而顶层网络更多建模低频的全局信息,我们进一步设计了一个频率斜坡架构(a ...
本文将 Transformer 和 CNN 结合起来,提出了一种高效的并行 Transformer-CNN 混合块,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架构。此外,提出了一个基于 swin-transformer 的注意力模块来改进通道熵模型。实验结果表明,在适当的复杂度下,使用 TCM 块的图像...
这篇文章试图有效地结合CNN和Transformer的各自优势,提出了一个混合架构,即EdgeNeXt。具体的,作者引入了可拆分的深度转置注意力编码器(split depth-wise transpose attention,SDTA),它将输入的张量拆分为多个通道组,并利用深度卷积网络和跨通道的自注意来隐式地增加感受野,和编码多尺度特征。在多个任务如识别、检测与...
通过交替使用D-Mixer和MS-FFN,作者构建了一种新型的混合CNN-Transformer网络,称为TransXNet,该网络在...