CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置,即平移不变性和局部相关性,而视觉Transformer结构通常缺少这种特性,导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现,CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息,而Transformer可以捕获长距离依赖关系,因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer...
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、
- SCTNet架构:提出了一种单分支卷积神经网络(CNN),该网络在训练时利用transformer作为语义分支来提取丰富的长距离上下文信息,而在推理时仅部署单分支CNN。 - CFBlock:设计了一种称为CFBlock(ConvFormer Block)的transformer-like CNN块,使用仅卷积操作模拟transformer块的结构,以学习transformer分支的语义信息。 - Seman...
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也就是矩阵的内积运算等)。 Transfo...
CNN在计算机视觉任务中广泛应用，通过共享卷积核提取特征，减少参数，提高效率，具有平移不变性，但存在感受野有限的问题，无法捕获全局特征。视觉Transformer能够捕获全局信息，在视觉任务中表现出色，ViT是首个使用纯Transformer结构的模型，将图片分割为非重叠的patches，每个patch输入多个transformer编码器。虽然CNN...
ViT vs CNN:视觉 Transformer 方法相比卷积神经网络如何运作 CoAtNet 模型:将卷积与注意力结合到所有数据尺寸 Conformer 模型:用于语音识别的卷积增强 Transformer 参考 Transformer 模型除了广泛应用于书面语,也在图像、视频和语音模型中产生了重大影响。并和卷积操作结合,应用于许多机器学习任务。 所有这些模型都从(参数)...
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Transformer的全局上下文建模优势,旨在提升模型对数据的理解力。这一方向在图像处 - 论文搬砖学长于20240702发布在抖音,已经收获了4.5万个喜欢
总结一下,个人理解的Transformer和CNN的区别: 1、Transformer还是机器学习,但是没有卷积、pooling等操作,也没有循环; 2、很好的利用了每一行数据之间的相关性,机制的解释性是比较强的,更适用于NLP; 3、CNN关注于二维局部数据之间的相互关联,随着层的加深,关注区域会更广,更适用于图像处理。
Transformer与卷积操作结合，对视觉（CoAtNet模型）和语音识别（Conformer模型）任务尤其有利。ViT与CNN比较揭示了Transformer模型在图像分类任务中表现优秀的原因，以及它们如何协同工作以提高性能。CoAtNet模型结合了Transformer和CNN的优势，旨在对所有数据尺寸进行高效建模。Conformer模型通过将卷积神经网络与...
- 视频理解是具有挑战性的任务,因为视频中存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。 - CNN、Transformer和Uniformer等传统方法在解决视频理解问题上存在不足。 - Mamba是一种新的视频理解技术,利用选择性状态空间模型(SSM)实现了高效的视频理解。 - VideoMamba是基于Mamba的纯SSM模型,专为视频理解而设计。