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...
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和输出都是源图像的自监督方式,SD-Net、SFA-Fuse采用了这类思想;4.用...
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...
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:...
本文模型分为两阶段,第一阶段 CDDFuse 首先使用 Restormer 块来提取跨模态浅层特征,然后引入双分支 Transformer-CNN 特征提取器,其中 Lite Transformer (LT) 块利用长程注意力处理低频全局特征,Invertible Neural Networks (INN) 块则用来提取高频局部特征。基于嵌入的语义信息,低频特征应该是相关的,而高频特征应该是...
CNN和Transformer创新结合,模型性能炸裂! 【CNN+Transformer】这个研究方向通过结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力和Tran, 视频播放量 51、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 一点冷知识儿, 作者简介 每日干货、科技、游戏、
01 卷积中引入Transformer Transformer中有两个主要部分,多头自注意力层和全连接层,最近,Cordonnier et al.在研究中表明卷积可以通过使用多头自注意力层达到同样的效果。 Transformer 理论上比CNN能得到更好的模型表现,但是因为计算全局注意力导致巨大的计算损失,特别是在浅层网络中,特征图越大,计算复杂度越高,因此一些...
transformer和CNN结合，输入一般是图片/语音特征，经过CNN提取特征后，再接transformer encoder进一步学习全局...
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...
题主提到的transformer和cnn结合的工作大多都是用于进行特征提取的，只用encoder就可以了。