Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures 方法:论文提出了一种高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,将CNN的局部建模能力和Transformer的非局部建模能力相结合,进而设计了一种新的基于TCM块的图像压缩架构,并提出了一种基于Swin-Transformer的注意力模块来改进通道熵模型的性能。 创新点: 提出...
在这种方式中,CNN首先被用于提取输入数据的局部特征,然后将这些特征输入到Transformer中进行全局信息建模。这种结合方式可以充分利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局信息建模能力,从而在处理复杂任务时获得更好的性能。 2. 并行结合 并行结合则是另一种常见的结合方式。在这种方式中,CNN和Transformer分别处理输入数...
并行融合:让 CNN 和 Transformer 同时处理输入数据,并在特定阶段将它们提取的特征进行融合。 例如:在视频理解任务中,并行使用基于 CNN 的空间特征提取器和基于 Transformer 的时间特征提取器,然后将二者的特征进行融合来预测动作类别。 串行融合:先由 CNN 提取特征,然后将其输入 Transformer 进一步处理,或者反之。 例如...
CNN + Transformer语义分割的又一境界,真的很快! 本文提出了一种用于城市场景语义分割的高效混合Transformer(EHT),其利用CNN和Transformer结合学习全局-局部上下文来加强特征表征,性能优于ABCNet等网络,速度高达83.4FPS!代码将开源!作者单位:武汉大学,兰卡斯特大学等 1简介 高分辨率城市场景图像的语义分割在土地覆盖制图、...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-...
cnn transformer 并行融合代码 transformer并行化体现在哪里,论文来源:NeurIPS2017论文链接:点击进入?该篇论文提出了一个新颖的网络结构:Transformer。其没有使用循环递归结构和卷积结构,仅基于注意力机制。在两个机器任务上表明了模型能够更好的并行化计算,可以显著
CNN和Transformer结合的CMT模块 LPU(local perception unit)局部感知单元: 旋转和平移是CNN中常用的增广方法,然而在ViT中通常采用绝对位置编码,每个patch都对应一个唯一位置编码,因此无法给网络带来平移不变性。我们的局部感知单元采用3x3的深度分离卷积,将卷积的平移不变形引入Transformer模块,并利用残差连接稳定网络训练: ...
卷积网络模型多年来在计算机视觉领域是绝对的大哥大,获得了无数的成功,收获了无数的好评。GPU 作为 CNN 的好基友,由于可以进行有效的并行卷积计算而身价疯长。此外,CNN 也会在图像特征提取的过程中提供适当的归纳偏差( Inductive Biases )。 CNN 中的卷积运算由于使用了两个重要的空间约束,从而有助于视觉特征的学习...
通常说Transformer利于并行化是相对于RNN系列网络来说的。就目前最主流的神经网络基本结构来说,CNN、...
概述 在这篇论文中,提出了一种新的医学图像分割混合架构:PHTrans,它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN,分别从全局和局部特征中生成层次表示并自适应聚合它们,旨在充分利用 Transformer 和 CNN 各自的优势以获得更好的分割性能。 具体来说,PHTrans 沿用 U 形