近年来,无数的研究者们对CNN结合Transformer这个领域的进行了大量研究,并产出了大量的学术成果。 为了帮助大家全面掌握【CNN+Transformer】的方法并寻找创新点,本文总结了最近两年【CNN+Transformer】相关的18篇顶会顶刊研究成果,这些论文、来源、论文的代码都整理好了,希望能给各位的学术研究提供新的思路。 1、SCTNet:...
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 ...
近年来,随着研究的深入,研究者们开始探索将CNN和Transformer结合,以期在图像处理和计算机视觉任务中取得更好的性能。 CNN基础 卷积层 CNN的核心在于卷积层,它通过卷积核(或称为滤波器)在输入图像上滑动,进行局部区域的特征提取。卷积操作不仅减少了计算量,还通过权值共享的方式增强了模型的泛化能力。CNN的层次结构使得...
近年来,Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注,随之也自然的产生了一个疑问:到底CNN和Transformer哪个更好?当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT,通过简单的结合传统卷积和Transformer,获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet,ViT和MSRA的Swin Transformer。论文以多层次的Transforme...
简介:本文介绍了在2023年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出的一种结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse。该方法通过百度智能云一念智能创作平台等工具的辅助,实现了特征解耦和相关性驱动的特征分解,提高了融合图像的质量和下游任务的效果。文章详细阐述了技术背景、技术亮点、实现方式以及实际...
本文提出了一种用于城市场景语义分割的高效混合Transformer(EHT),其利用CNN和Transformer结合学习全局-局部上下文来加强特征表征,性能优于ABCNet等网络,速度高达83.4FPS!代码将开源!作者单位:武汉大学,兰卡斯特大学等 1简介 高分辨率城市场景图像的语义分割在土地覆盖制图、城市变化检测、环境保护和经济评估等广泛的实际应用...
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...
众所周知,CNN通过多层卷积自动学习空间层级特征,能够有效提取图像局部特征。而Transformer通过自注意力机制全局建模,能够有效处理长距离依赖关系。 通过结合这两者的优势,我们不仅可以在保持运算效率的同时,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。
近期一些工作努力将 CNN 和 Transformer 结合起来进行高效部署。如下图 4(b)(c) 所示,它们几乎都在浅层阶段采用卷积块,在最后一两个阶段仅堆叠 Transformer 块,这种结合方式在分类任务上是有效的。但该研究发现这些混合策略很容易在下游任务(例如分割和检测)上达到性能饱和。原因...
transformer和cnn结合的模型图 cnn和transformer区别 1. Transformer 模型结构 处理自然语言序列的模型有rnn, cnn(textcnn),但是现在介绍一种新的模型,transformer。与RNN不同的是,Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理,要知道,RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行,隐层节点的信息传递来完成编码的工作。