自适应多尺度建模的AMS块:通过多尺度Transformer块和自适应路径组成的AMS块,实现了对多尺度特征进行自适应建模。 路径和专家混合用于实现自适应建模:基于这些概念,作者提出了基于多尺度Transformer的自适应路径,用于建模自适应多尺度特征。多尺度路由器根据输入数据选择特定的补丁尺寸,激活Transformer中的特定部分,并通过加权...
自适应多尺度建模的AMS块:通过多尺度Transformer块和自适应路径组成的AMS块,实现了对多尺度特征进行自适应建模。 路径和专家混合用于实现自适应建模:基于这些概念,作者提出了基于多尺度Transformer的自适应路径,用于建模自适应多尺度特征。多尺度路由器根据输入数据选择特定的补丁尺寸,激活Transformer中的特定部分,并通过加权...
陈俊英, 席月芸, 李朝阳. 多尺度局部特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测. #自动化学报 , 2024, 50(9): 1818−1830 doi: 10.16383/j.aas.c230634 #剩余寿命预测 #航空发动机 #Transformer #多尺度特征 #局部特征, 视频播放量 153、弹幕量 0、点赞数
多尺度特征融合➕transformer!通过多尺度特征融合,模型能够捕捉到不同层次的视觉细节,而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系,有效地整合全局上下文信息,让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势,不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力,还能...
10.Title: Towards Efficient Use of Multi-Scale Features inTransformer-Based Obiect Detectors 11.Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation 前段时间和大佬朋友交流学术的时候,发现目前发论文最好用的2大创新方式一是加注意力机制,二是多尺度特征融合。上回我们讲过了加注意力机制,今天我们就来聊...
8种多尺度特征融合+transformer创新思路,附源码#人工智能 #多尺度融合 #transformer #特征融合 - 在搞AI科研,憋烦姐于20240413发布在抖音,已经收获了5.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1、ViT-CoMer: Vision Transformer with Convolutional Multi-scale Feature Interaction for Dense Predictions -这篇文章提出了一种名为ViT-CoMer的新型视觉Transformer架构，用于密集预测任务，如目标检测、实例分割和语义分割。ViT-CoMer通过结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的优势，增强了Vision Transformer（ViT）在...
http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c230634陈俊英, 席月芸, 李朝阳. 多尺度特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测. 自动化学报,DOI: 10.16383/j.aas.c230634
为了解决目标检测中存在的挑战,本文提出了一种基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测方法。 一、引言 显著目标检测是计算机视觉领域中的热门研究方向,其主要任务是从图像中准确地检测出显著目标。传统的显著目标检测方法多基于手工设计的特征和机器学习方法,存在着特征表达能力不强、鲁棒性差等问题。而...
2. 基于Transformer的多视图脑电分类网络:这项研究提出了一种新的基于Transformer的多视图脑电分类网络(CAW-MASA-STST)。这个网络通过引入通道注意力加权和多层自适应谱聚合来提取和促进EEG在时-空域和空-时-谱域的特征提取,并基于自注意机制促进不同视图特征交互和融合,从而提高EEG分类的准确性。...