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,实现了多任务多模态图像的有效融合。CDDFuse方法的...
以下为您整理了一些关于 CNN + Transformer 结合的创新方案: 一、模型架构方面 混合架构:将 CNN 用于提取局部特征,Transformer 用于捕捉全局依赖关系。例如,在图像分类任务中,先用 CNN 对图像进行初步的特征提取,得到局部的纹理、形状等特征,然后将这些特征输入 Transformer 进行全局的关系建模。 例子:CVT (Convolutional...
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...
研究者表示,这是卷积神经网络与 Transformer 首度结合用于视频帧合成,性能可媲美当前的 SOTA 算法。 注:文末附计算机视觉交流群 本文转载自:机器之心| 作者:Zhouyong Liu 等 深度卷积神经网络(CNN)是功能非常强大的模型,在一些困难的计算机视觉任务上性能也很卓越。尽管卷积神经网络只要有大量已标记的训练样本就能够...
来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer,即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断,并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉 Transformer(ViT)在...
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...
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。
结合CNN 和当前火爆的 Transformer; 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; 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; 用高级视觉任务验证了融合效果。
- 单分支CNN与transformer的结合:SCTNet创新地将单分支CNN与训练时使用的transformer语义分支结合起来,既保持了推理时的高效率,又能够利用transformer捕获丰富的语义信息。 - CFBlock设计:CFBlock的设计允许CNN通过仅使用卷积操作来捕获与transformer相似的长距离上下文,这在实时语义分割领域是一个新颖的尝试。
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....