专利摘要显示,本发明公开了CNN和Swin‑Transformer的恶意加密流量检测方法及系统,涉及网络安全技术领域,包括对加密流量数据进行预处理,将预处理后的加密流量数据集划分为多个子集;利用CNN和Swin‑Transformer对预处理后的数据进行特征提取,并进行特征融合;将融合后的特征输入全连接层,进行处理并输出检测结果。无需解密流...
一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 由于以下两点原因,我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样,这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。 1、一方面,虽然随着2020年Vit出圈以后,Transformer开始在CV领域得到快速发展;但是...
在MobileNetV3和XF Block的基础上提出了XFormer,这是一种CNN-ViT混合轻量级模型,由堆叠的MobileNetV3 Block和XF Block组成,用于学习全局和局部上下文信息。与之前设计高效CNN的工作一样,本文的网络由 块组成,用于提取原始图像特征,在特征由CNN和transformer blocks处理后,使用 、全局池化和全连接层来产生最终的logit预测。
专利摘要显示,本发明公开了CNN和Swin‑Transformer的恶意加密流量检测方法及系统,涉及网络安全技术领域,包括对加密流量数据进行预处理,将预处理后的加密流量数据集划分为多个子集;利用CNN和Swin‑Transformer对预处理后的数据进行特征提取,并进行特征融合;将融合后的特征输入全连接层,进行处理并输出检测结果。无需解密流...
(2017.01)G06V 10/80 (2022.01)G06N 3/08 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01) (54)发明名称基于Swin-Transformer和CNN并行网络的自监督单目深度估计方法(57)摘要本发明提供一种基于Swin‑Transformer和CNN并行网络的自监督单目深度估计方法,目的在于提出一种基于Swin‑Transformer和卷积神经网络(CNN)并行网络的自...
ResNet和视觉transformer以及swin transformer优缺点对比 视觉cnn,在过去的几年里,关于介绍卷积神经网络(CNN)的文档有很多,特别是它已经彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中,我们将以神经网络的基本背景知识为基础,探索CNN是什么,了解它是如何工作的,并从头开始
1.本发明属于计算机视觉领域,涉及一种基于swin-transformer和cnn并行网络的自监督深度估计方法。 背景技术: 2.深度估计一直是计算机视觉领域的重要问题之一,最近几年,自动驾驶、人机交互、虚拟现实、机器人等领域发展极为迅速,尤其是视觉方案在自动驾驶中取得惊艳的效果,在这些应用场景中,如何获取场景中的深度信息是非常...
1.本发明涉及医学图像处理技术领域,特别涉及一种融合swintransformer和cnn的肝肿瘤图像分割方法。 背景技术: 2.肝肿瘤,也叫肝癌,比起良性肿瘤发生的更为普遍。在以往的临床应用中,一般都是先由医生从患者的计算机断层扫描(computer tomography,ct)结果中人工的去区分出肝脏与癌变区域,然后再进行后续的建模和治疗过程。
一种融合CNN和Swin Transformer的医学显微图像分割模型 医学显微图像分割在临床诊断和病理分析中具有重要应用价值.然而,由于显微图像具有形状,纹理,大小等复杂的视觉特征,因此要精确分割显微图像是一项困难的任务.文中提出... 孙开鑫,刘斌,苏曙光 - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2023年 基于Transformer网络的COVID-...
2020 年的 ViT 横空出世,席卷了模型设计领域,铺天盖地的各种基于 Transformer 的结构开始被提出,一些在卷积神经网络中取得成功的先验知识,如 local operation、多尺度、shuffled 等等各种操作和 inductive bias 被引入 Transformer 之中。其中比较成功地将 local operation 引入 ViT 当中,利用 shift window 的 Swin Tra...