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...
ConvNet vs Transformer - 在许多基准测试中，有监督的ConvNeXt比有监督的VIT具有更好的性能：它更好地校准，对数据转换不变，表现出更好的可转移性和健壮性。- 在合成数据上，ConvNeXt的表现优于ViT。- ViT有较高的形状偏向。Supervised vs CLIP - 尽管CLIP模型在可转移性方面更好，但监督的ConvNeXt在这项任...
结合卷积与Transformer优势:卷积操作侧重于学习医学对象的局部和一般特征,如角落、边缘、角度和颜色;而Transformer模块利用多头自注意力机制提取医学对象的全局信息,包括形态、深度和颜色分布,同时还能学习医学对象的位置关联。为了综合两者的优势,设计了AssemFormer模块。 2.2 原理 2.2.1 结构组成 AssemFormer模块包含一个3...
为此，来自中山大学的张晔博士后提出了一种面向人体行为识别的深度网络框架IF-ConvTransformer。该框架由IMU融合模块与ConvTransformer子网络组成。其中，IMU融合模块受到了互补滤波技术的启发，可以自适应地适配重力计和陀螺仪的数据特性，有效融合不同IMU传感器。此外，ConvTransformer子网络可以通过卷积层和自注意力层更好地...
此外,在这种设置中,transformers需要明确地学习由于时间一致性而产生的相邻token之间的强关系,而这对于时间卷积来说很自然的(即局部归纳偏差)。因此,纯粹的transformer体系结构可能不足以建模复杂的动作检测时序依赖关系。 2.主要贡献 (1)提出了一种高效的ConvTransformer用于建模未修剪视频中的复杂时序关系;...
如图1所示,UPDP修剪的ConvNeXtV1模型超过了大多数最先进的有效模型,具有可比的推理性能。值得注意的是,作者将探索延伸到视觉 Transformer 模型,与其他视觉 Transformer 剪枝方法相比,取得了领先的剪枝结果。 主要贡献可以总结如下: 提出了一种统一的、高效的深度剪枝方法,用于优化CNN和视觉 Transformer 模型 ...
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新) 一、本文介绍 本文记录的是利用Contextual Transformer (CoT)模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。CoT将静态上下文和自注意力学习动态上下文统一在一个架构中,有效地提升了在 2D 特征图上进行视觉表示学...
Conv-transformer architecture for unconstrained off-line Urdu handwriting recognitiondoi:10.1007/s10032-022-00416-5International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) - Unconstrained off-line handwriting text recognition in general and for Arabic-like scripts in particular is a challenging ...
『Conv2Former 整体架构』 如下图3所示,与ConvNeXt 和 Swin Transformer 相似,作者的 Conv2Former 也采用了金字塔架构。总共有4个 Stage,每个 Stage 的特征分辨率依次递减。根据模型大小尺寸,一共设计了5个变体:Conv2Former-N,Conv2Former-...
一、本文介绍本文记录的是利用 HCANet模型中提出的CAFM模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。CAFM利用卷积操作的局部特征提取能力,并通过自注意力机制补充全局信息,优化了特征提取能力。本文将其加入到YOLOv11中…