针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。 CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增...
这是我的 第405篇原创文章。一、引言 单纯的 CNN 擅长提取局部特征(如局部趋势、周期性波动),而 Transformer 通过自注意力机制能够捕捉长距离依赖和全局关联。两者融合后,可以同时兼顾局部模式与全局结构,从…
针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。 CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增...
(1)CNN是通过不断地堆积卷积层来完成对图像从局部信息到全局信息的提取,不断堆积的卷积层慢慢地扩大了感受野直至覆盖整个图像;但是transformer并不假定从局部信息开始,而且一开始就可以拿到全局信息,学习难度更大一些,但transformer学习长依赖的能力更强,另外从ViT的分析来看,前面的layers的“感受野”(论文里是mean atten...
二分类cnn模型 transformer二分类问题 写在最前: 在系统地学习了Transformer结构后,尝试使用Transformer模型对DNA序列数据实现二分类,好久前就完成了这个实验,一直拖着没有整理,今天系统的记录一下,顺便记录一下自己踩过的坑 1、数据说明 两个csv文件,共有三列,第一列是id,第二列每个数据都是一长串dna序列,第三...
实战三:分类器的部署与优化:CNN部署、Transformer的部署及优化; 实战四:YOLO v8的部署与优化:检测/分割的部署、前/后处理优化、模型瓶颈分析与优化策略; 实战五:开源项目BEVFusion的部署与优化:BEVFusion框架详解、NVIDIA-AI-IOT部署BEVFusion及分析! 课件代码一应俱全 ...
本周重要论文包括 DeepMind 从头开始构建、用伪代码详解 Transformer 的新研究,以及用于任意分辨率、长度和维度数据的通用 CNN 架构——CCNN。 目录: Face2Faceρ : Real-Time High-Resolution One-Shot Face Reenactment Formal Algorithms for Transformers ...
代码语言:python 代码运行次数:2 运行 AI代码解释 importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers# 构建CNN模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(32,32,3)))model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),...
本周重要论文包括 DeepMind 从头开始构建、用伪代码详解 Transformer 的新研究,以及用于任意分辨率、长度和维度数据的通用 CNN 架构——CCNN。 目录: Face2Faceρ : Real-Time High-Resolution One-Shot Face Reenactment Formal Algorithm...