神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。 池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。 全连接层:用来输出想要的结果。 卷积神经网络(CNN) 解决问题 提取特征:卷积操作提取...
1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象一下,假设我们有一张手写数字的照片,希望计算机能识别出这个数字。CNN的工作原理是在图像上应用一系列滤波器,逐渐提取...
尽管CNN存在以上优势,比如它利用卷积核或滤波器不断地提取抽象地高级特征,理论上来说其感受野应该能覆盖到全图,但许多研究表明其实际感受野远小于理论感受野,这不利于我们充分的利用上下文信息进行特征的捕获,虽然我们可以通过不断的堆叠更深的卷积层,但这显然会造成模型过于臃肿计算量急剧增加,违背了初衷。 而transformer...
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,Next-ViT 的性能可以媲美优秀的 CNN 和...
串行融合:先由 CNN 提取特征,然后将其输入 Transformer 进一步处理,或者反之。 例如:在自然语言处理中,先使用 CNN 对文本进行初始的特征编码,然后将编码结果输入 Transformer 进行语义理解。 三、应用场景拓展 多模态数据处理:将图像(用 CNN 处理)和文本(用 Transformer 处理)等多模态数据的特征进行融合,用于跨模态的...
ScribFormer是第一个使用Transformer的scribble监督医学图像分割模型,通过利用Transformer分支的注意力权重来改善卷积特征和CNN分支生成的ACAMs的性能。 ScribFormer通过整合CNN和Transformer分支的优势,并使用通道和空间注意力调制来提高模型对复杂特征相互连接的理解能力,从而有效地提高了模型的性能和精确度。
本本将介绍涉及卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络 (GAN)、Transformer和编码器-解码器架构的深度学习架构。 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络 (CNN) 是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑的数据,例如图像和视频。将 CNN 想象为一个多层过滤器,用于处理图像以提取有意义的特征并进行预...
CNN与全连接网络有两个不同点:权值共享(weight sharing)和局部性(locality)。 权值共享:在中心位置有一些固定的计算方法,将这些计算应用到每个位置。 局部性:每一次计算都只能看向距离中心位置相当近的事物。例如,你可能会在一个3x3或5x5的窗口中查...
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风格的特征。 考虑到CNN与Vision Transformer特征之间的不对称性,作者设计了特性耦合单元(FCU)作为CNN...
- 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。 - CFBlock:设计了一种称为CFBlock(ConvFormer Block)的transformer-like CNN块,使用仅卷积操作模拟transformer块的结构,以学习transformer分支的语义信息。