期刊名称:计算机科学与探索 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、...
针对这一情况,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)出色的局部特征提取能力和Transformer长距离建模的优势,提出了一种基于二者的混合架构分割模型ParaCNNFormer。ParaCNNFormer是一种U型结构分割模型,其编码器与解码器均采用CNN与Swin Transformer并联的混合架构,利用CNN提取局部细节特征,同时利用Swin ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就.近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项,高效地发挥出各自的亮点,在图像处理任务中表现出了优...
A hybrid model of CNN and Transformer for medical image segmentation 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 由于医学图像具有对比度低、目标形态复杂和边缘模糊等特点,现有模型的分割准确度无法满足高精度建模和自动化手术的要求。针对这一情况,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)出色...展开...
DiC重新思考扩散模型中的3x3卷积设计 | 扩散模型在视觉生成任务中表现出色。最近,这些模型已经从传统的 U 型 CNN-Attention 混合结构转变为完全基于 Transformer 的各向同性架构。虽然这些 Transformer 表现出强大的可扩展性和性能,但它们对复杂的自注意力操作的依赖导致推理速度缓慢。与这些工作相反,我们重新思考了深度学...
摘要 卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起...展开更多 Convolutional neural network(CNN) and vision Transformer are two important deep learning models ...