已有的研究表明, 神经网络模型能够将厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的有效预测时间延长至1年半以上。然而,人们对神经网络模型预测结果的鲁棒性仍存在一些质疑。而且,因为神经网络模型结构复杂,其预测结果的科学性和可解释性仍需要挖掘。为此, ...
因为ResNet在处理输入时,需要经过更多层才能获得类似于ViT底层的表征,由此引发了一个合理的猜想:两个网络在整合全局信息的能力上存在差异。 为了验证这个想法,研究者先是对ViT的不同层中,注意力集中区域的距离进行的计算,他们发现,ViT无论是低层还是高层,都是局部和全局信息混杂的,相比之下,ResNet更为严格地遵守从...
图像分类的新篇章 在图像分类领域，曾经的CNN主导者如MobileNet系列，如MobileNet v1（2017）通过深度可分离卷积实现了轻量化，而MobileNet v2则引入了改进的残差结构和高效块。相比之下，Transformer的ViT则以编码器的形式革新了图像识别，将图像划分为token，捕捉全局信息。基础视觉任务的挑战 尽管VGG在2014...
另一些基于参考帧的着色算法,并没有将2帧之间的关系有机地联系起来,导致着色效果不够出色.在同一镜头序列中,同一对象的特征往往不会发生太大变化,因此,可以设计一个根据给定参考帧,即可给线稿自动着色的模型.为此,本文提出了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和Transformer相结合的模型Cross-CNN,该模型能够从参考...
基于Transformer深度学习模型在医学图像分割中的研究进展 医学图像的准确分割在现代临床影像检查,精准诊断和治疗规划中意义至关重要.近10年来,卷积神经网络(CNN)凭借其独特的特征提取能力,在医学图像分割领域成绩显著.CNN架构... 周腊珍,陈红池,李秋霞,... - 《中国生物医学工程学报》 被引量: 0发表: 2024年 一...