然而,Transformer的计算资源消耗较大,而CNN则在局部特征提取和计算效率上具有优势。因此,将Transformer与CNN结合,成为提升图像融合效果的新思路。 技术亮点 Correlation-Driven Feature Decomposition Fusion (CDDFuse) 本文提出的CDDFuse方法,通过结合Transformer和CNN的优势,
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:...
为了充分利用卷积神经网络(CNN)在提取局部特征方面的优势以及视觉 Transformer (Vision Transformer)在提取全局特征方面的能力,本研究提出了将CNN与Vision Transformer结合构建分类网络模型。 本研究的主要贡献概括如下: (1) 提出的双分支网络架构,命名为AResNet-ViT,无缝整合了CNN和Transformer,以利用局部和全局特征信息,...
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。 需要的同学...
CNN + Transformer 的结合具有以下显著优势: 一、特征提取能力增强 局部与全局特征兼顾:CNN 擅长提取局部特征,如图像中的边缘、纹理等细节信息;Transformer 能够捕捉长距离的依赖关系和全局语义信息。二者结合可以同时获取图像或序列数据中的局部细节和全局结构,从而更全面地理解数据。例如,在图像识别中,既能清晰地分辨物...
众所周知,CNN通过多层卷积自动学习空间层级特征,能够有效提取图像局部特征。而Transformer通过自注意力机制全局建模,能够有效处理长距离依赖关系。 通过结合这两者的优势,我们不仅可以在保持运算效率的同时,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。
近年来,Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注,随之也自然的产生了一个疑问:到底CNN和Transformer哪个更好?当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT,通过简单的结合传统卷积和Transformer,获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet,ViT和MSRA的Swin Transformer。论文以多层次的Transforme...
大量实验表明,Next-ViT 在各种视觉任务的延迟 / 准确性权衡方面明显优于现有的 CNN、ViT 和 CNN-Transformer 混合架构。在 TensorRT 上,Next-ViT 与 ResNet 相比,在 COCO 检测任务上高出 5.4 mAP(40.4 VS 45.8),在 ADE20K 分割上高出 8.2% mIoU(38.8% VS 47.0%)。同时...
随着深度学习的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)和Transformer的兴起,图像融合技术迎来了新的突破。CVPR 2023上提出的CDDFuse方法,通过巧妙结合CNN和Transformer,实现了多任务多模态图像融合的新高度。 CDDFuse方法概述 技术背景 传统的多模态图像融合方法多依赖于自编码器结构,但这种方法存在三个主要缺陷:CNN的解释性较差...
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。