目前,CNN(卷积神经网络)与ViT(Vision Transformer)的混合模型已成为计算机视觉任务中非常有前景的基础架构。这类混合模型不仅超越了传统Transformer模型的局限性,还能够在性能上战胜众多高性能的卷积模型。 CNN与ViT的混合模型整合了CNN在局部特征提取与ViT在全局特征捕捉上的优势。通过这种融合,混合模型能够更灵活地适应各...
与CNN不同,ViT通过将图像分割后作为序列数据输入Transformer,直接学习图像的全局模式和细节特征,无需卷积操作。然而,ViT在处理细粒度特征时因其缺少归纳偏置,效果可能不及CNN,而在小数据集上特别依赖正则化和数据增广。混合模型CNN-ViT可以...
is it possible to combine the strengths of CNNs and ViTs to build a light-weight and low latency network for mobile vision tasks? 移动视觉任务需要轻量化神经网络模型,卷积神经网络具有局部连接和权值共享的特性,这使得其参数量较少。CNN网络在空间上是局部的,而基于自注意力机制的视觉transformer(ViT)...
MobileViT的核心在于其创新的MobileViT块，它巧妙地结合了CNN的局部感知和Transformer的全局理解，每个输出像素点都承载了对全局信息的把握。在ImageNet-1k和MS-COCO的数据挑战上，MobileViT展现出了卓越的图像分类和目标检测能力，同时在PASCAL VOC 2012上验证了其在图像分割领域的潜力。MobileViT的成功，不仅...