CNN(卷积神经网络)和Transformer是深度学习领域两种非常重要的架构,它们在多个方面存在显著区别: 一、架构设计方面 1. 核心组件• CNN:核心组件是卷积层(Convolutional Layer)。卷积层通过卷积核(也称为滤波器)在输入数据上滑动,提取局部特征。例如,在图像处理中,一个3×3的卷积核在图像上滑动,每次覆盖3×3的像素...
与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 近日,一位名为 Nikolas Adaloglou 的博主撰写了一篇博客长文,综述了 ViT 领域的进展以及 ViT 与其他学科的交叉应用。 本文作者 Nikolas Adaloglou。 Nikolas Adaloglou 是一...
而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
而对于检测和分割这类问题,CNN方法已经很成熟,难以一下子用transformer替换掉,目前的工作都是CNN和transformer的混合体,这其中有速度和效果的双重考虑。 另外也要考虑到如果输入较大分辨率的图像,transformer的计算量会很大,所以ViT的输入并不是pixel,而是小patch,对于DETR它的transformer encoder的输入是1/32特征这都有...
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...
Transformer 编码器-解码器架构 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...
方法:论文提出了一种基于Transformer的模型ScribFormer,通过融合CNN和Transformer的局部特征和全局表示,以及使用注意力引导的类别激活图(ACAM)分支,实现了高质量像素级分割结果。 创新点: 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ACA...
为了方便同学们了解CNN-Transformer的最新进展与研究思路,学姐这次就和大家分享该架构常用的8种魔改方法,分为早期层融合、横向层融合、顺序融合、并行融合、模块融合、分层融合、基于注意力的融合、通道增强融合。每种方法的代表性模型(23个)以及配套的论文代码也都整理了,希望同学们阅读后可以获得缝合模块的启发,快速涨...
从语义特征提取能力:Transformer显著超过RNN和CNN,RNN和CNN两者能力差不太多。 长距离特征捕获能力:CNN极为显著地弱于RNN和Transformer,Transformer微弱优于RNN模型,但在比较远的距离上(主语谓语距离大于13),RNN微弱优于Transformer,所以综合看,可以认为Transformer和RNN在这方面能力差不太多,而CNN则显著弱于前两者。这部...
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。简而言之,Transformer直接粗暴(后面Attention也就是矩阵...