在本文中提出了一种用于城市场景图像语义分割的高效混合Transformer(EHT)。EHT利用CNN和ransformer结合设计学习全局-局部上下文来加强特征表示。 大量实验表明,与最先进的方法相比, EHT具有更高的效率和具有竞争力的准确性。具体来说,所提出的EHT在UAVid测试集上实现了67.0%的mloU,并且明显优于其他轻量级模型。 2本文方...
- 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。 - SIAM的引...
对于图像分类,CNN对分布偏移(如图像损坏、对抗性噪声或域偏移)很敏感。最近的研究表明,在这些特性方面,Transformer比CNN更健壮。CNN关注的是纹理,而Transformer更关注的是物体的形状,它更类似于人类的视觉。 在语义分割方面,采用了ASPP和跳跃式连接来提高鲁棒性。此外,基于Transformer的架构提高了基于CNN网络的鲁棒性。
作者使用了在MicroNet上进行预训练的CNN模型来初始化图1中蓝色编码器的权重,而Swin-T模型用于初始化图1中橙色编码器和解码器的权重。在连接到解码器之前,CNN和Swin-T编码器的输出被融合在一起。 为了评估迁移学习的分割性能,作者比较了使用仅在ImageNet上进行预训练的模型和使用在显微镜图像上进行预训练的模型进行的...
卷积神经网络(CNN)和Transformer具有各自的优势,它们都被广泛用于多任务学习(MTL)中的密集预测。目前对MTL的大多数研究仅依赖于CNN或Transformer,本文结合了可变形CNN和query-based 的Transformer优点,提出了一种新的MTL模型,用于密集预测的多任务学习,基于简单有效的编码器-解码器架构(即,可变形混合器编码器和任务感知...
2.1 基于CNN的遥感图像语义分割 存在数据集: IEEE地球科学与遥感学会(IGARSS)数据融合大赛 SpaceNet比赛 DeepGlobe比赛 在检测方面的发展过程 (1)在最开始的发展中,多分支并行卷积结构生成多尺度特征图,并设计自适应空间池化模块聚合更多局部上下文 (2)引入了多层感知器(MLP),以产生更好的分割结果,最早是在自然语言中...
该研究将 Next-ViT 与 CNN、ViT 和最近一些混合架构针对语义分割任务进行了比较。如下表 5 所示,大量实验表明,Next-ViT 在分割任务上具有出色的潜力。 目标检测和实例分割 在目标检测和实例分割任务上,该研究将 Next-ViT 与 SOTA 模...
与 2D 目标检测任务类似,3D 目标检测器旨在输出3D边界框。 最近,[15] 提出了第一个基于 Transformer 的 2D 目标检测器 DETR。其将 Transformer 和 CNN 结合起来,并摒弃了非极大值抑制 (NMS)。 从那时起,Transformer 相关的作品在基于点云的 3D 目标检测领域也呈现出蓬勃发展的态势。
这种设计使模型能够综合transformer和cnn的优点。transformer 刚擅长学习全局特征,而cnn擅长学习局部特征。通过结合这两种方法,levi - unet能够获得良好的分割性能,同时也相对高效。 LeViT编码器 编码器采用LeViT[1],主要由两个部分组成:卷积块和变压器块。卷积块通过对输入图像应用4层3x3卷积(步幅为2)来执行分辨率降低。
Transformer 取代 CNN?下结论还为时过早 在知乎讨论区,用户 @小小将指出,「目前我们看到很大一部分工作还是把 transformer 和现有的 CNN 工作结合在一起」。以 DETR 为例,该模型使用 CNN 从图像中提取局部信息,同时利用 Transformer编码器-解码器架构对图像进行整体推理并生成预测。