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,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:...
由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉 Transformer(ViT)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就带来了一个问题:视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大? 近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题,但...
Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures 方法:论文提出了一种高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,将CNN的局部建模能力和Transformer的非局部建模能力相结合,进而设计了一种新的基于TCM块的图像压缩架构,并提出了一种基于Swin-Transformer的注意力模块来改进通道熵模型的性能。 创新点: 提出...
在计算机视觉(CV)领域,卷积神经网络(CNN)和Transformer模型各自以其独特的优势占据了重要地位。CNN通过多层卷积和池化操作,在提取图像的局部特征方面表现出色;而Transformer则凭借其强大的自注意力机制,在全局信息建模和长距离依赖捕捉方面独领风骚。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...
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...
研究者表示,这是卷积神经网络与 Transformer 首度结合用于视频帧合成,性能可媲美当前的 SOTA 算法。 注:文末附计算机视觉交流群 本文转载自:机器之心| 作者:Zhouyong Liu 等 深度卷积神经网络(CNN)是功能非常强大的模型,在一些困难的计算机视觉任务上性能也很卓越。尽管卷积神经网络只要有大量已标记的训练样本就能够...
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...
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。
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...