以下为您整理了一些关于 CNN + Transformer 结合的创新方案: 一、模型架构方面 混合架构:将 CNN 用于提取局部特征,Transformer 用于捕捉全局依赖关系。例如,在图像分类任务中,先用 CNN 对图像进行初步的特征提取,得到局部的纹理、形状等特征,然后将这些特征输入 Transformer 进行全局的关系建模。 例子:CVT (Convolutional...
本文的整体架构和赵博士先前在IJCAI上发表的DIDFuse有继承关系,这次的亮点是1.结合CNN和当前火爆的Transformer;2.将特征解耦的思想引入了图像融合,将跨模态信息分解为共有信息和特有信息,类似于DRF等融合模型;3.两阶段训练法,第一阶段采用的输入...
近日,来自东南大学的研究者提出了一种新型的端到端架构,称为卷积Transformer(ConvTransformer),用于视频帧序列学习和视频帧合成。 ConvTransformer 的核心组件是文中所提出的注意力层,即学习视频序列序列依赖性的多头卷积自注意力。ConvTransformer 使用基于多头卷积自注意力层的编码器将输入序列映射到特征图序列,然后使用...
近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题,但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此,来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer——Next-ViT。从延迟 / 准确性权衡的角度看...
CNN(卷积神经网络)与Transformer的结合是深度学习领域中的一个重要研究方向,这种结合能够充分发挥CNN在局部特征提取和Transformer在全局特征捕获方面的优势。以下是对这一主题的详细阐述: 一、CNN的基本原理和应用场景 基本原理: CNN是一种深度学习模型,其核心是卷积层。卷积层通过卷积运算提取输入数据的特征,然后通过池化...
1、SCTNet: Single-Branch CNN with Transformer Semantic Information for Real-Time Segmentation 方法: - SCTNet架构:提出了一种单分支卷积神经网络(CNN),该网络在训练时利用transformer作为语义分支来提取丰富的长距离上下文信息,而在推理时仅部署单分支CNN。
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Tran, 视频播放量 13、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 一点冷知识儿, 作者简介 每日干货、科技、游戏、
CNN➕Transformer结合的8种创新架构#深度学习 #算法 #论文创新点 #python #辅导 - 算法小新于20240122发布在抖音,已经收获了63个喜欢,来抖音,记录美好生活!
双网络结构Conformer,能够将基于CNN的局部特征与基于Transformer的全局表示相结合,以增强表示学习。Conformer由一个CNN分支和一个Transformer分支组成,这两个分支由局部卷积块、自我注意模块和MLP单元的组合而成。在训练过程中,交叉熵损失函数被用于监督CNN和Transformer两个分支的训练,以获得同时具备CNN风格和Transformer风格的...
CNN主要用于计算机视觉任务,如图像分类、目标检测和图像分割等,而Transformer主要用于自然语言处理(NLP)任务,如机器翻译、文本分类和语音识别等。虽然这两种模型用于不同的任务,但它们都是用于序列建模的,因此可以考虑将它们结合起来以实现更好的性能。 以下是使CNN现代化以匹配Transformer的一些方法:...