人工智能与机器学习、深度学习的区别从上面三个同心圆的图像中可以看出，DL(深度学习)是ML(机器学习)的子集，ML(机器学习)也是AI(人工智能)的子集。因此，人工智能是一个包罗万象的概念，最初爆发，然后是ML，后来蓬勃发展，最后DL是有望将人工智能的进步提升到另一个水平。人工智能是什么 =》拟人。人工智能：包括的范围很广，数据挖掘，机器学习，深度学习等。机器学习(Mach
Transformer 有可能替代 CNN 吗？现在下结论还为时过早。Transformer 的跨界之旅，从 2020 延续到了 2021。2020 年 5 月，Facebook AI 推出了 Detection Transformer（DETR），用于目标检测和全景分割。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架， 在大型目标上的检测性能要优
用Transformer完全代替CNN1. Story2. Modela 将图像转化为序列化数据b Position embeddingc Learnable embeddingd Transformer encoder3. 混合结构4. Fine-tuning过程中高分辨率图像的处理5. 实验 1. Story近年来，Transformer已经成了NLP领域的标准配置，但是CV领域还是CNN（
单位：MBZUAI（位于阿布扎比的默罕默德人工智能大学），IIAI（起源研究院，邵岭团队） ArXiv: https://arxiv.org/abs/2206.10589 Github: https://github.com/mmaaz60/EdgeNeXt导读：CNN和Transformer单独玩出的花样层出不穷。你中有我我中有你的思想，交替出现，例如Large Kernel CNN试图去模仿
跟风，听说最近Transformer很热，那肯定有其过人之处，今天大概看了一下最基础版的Transformer，简单说说体会和理解吧，不一定对，希望路过的大神指点。要说是革命性的变革，那显然不是，Transformer和CNN以及RNN等都是机器学习的范畴，要说一点没变，那也不是，Transformer最大的特点，个人理解，是其Self-Attention机制，至于说这个机制是从哪儿得到的启发，暂
bert就是无监督训练的transformertransformer :seq2seq model with “self-attention”单向的RNN: 在输出b4的时候，已经看了a1~a4 在输出b3的时候，已经看了a1~a3 双向的RNN: 在输出每一个bi的时候，已经看了a1~a4 RNN的优点： 可以考虑到长距离的依赖 RNN的缺点： 不能实现并行化也可以用CNN来处理序列数据，图中每
介绍几篇利用CNN+Transformer实现图像分类的论文：CMT（CVPR2022），MaxViT(ECCV2022)，MaxViT（ECCV2022），MPViT（CVPR2022）。主要是说明Transformer的局限性，然后利用CNN的优势去弥补和结合。CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers, CVPR20
代码地址：https://github.com/leoxiaobin/CvThttps://github.com/microsoft/CvT/blob/main/lib/models/cls_cvt.py Transformer大火，最近的论文几乎都是transformer系列了，但是CNN也有其可取之处，未来CNN和transformer结合想必是大势所趋。这篇文章将CNN引入Transform
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Transformer为
Transformer在CV领域得到广泛关注，从Vision Transformer到层出不穷的变种，不断地刷新了各项任务地榜单。在CV领域的应用，Transformer在未来有可能替代CNN吗？在这个大火的阶段，确实值得我们反思一下，self-attention和CNN结构相比，到底有什么联系与区别，两者在相同配置下有什么样的差距？尤其近期一些工作在Transformer结构中引入localit
编辑：LRS【导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。Visual Transformer（ViT）在计算机视
利用CNN实现图像（MRI）和数值数据融合一、背景在很多实际任务当中，模型构建数据类型多样，有数值型、图像、音频等各式各样的数据，如果单纯利用某种类型的数据构建分类或回归模型，好处是构建简单，数据不存在类型不同融合困难的问题，但如果单纯的利用某一种数据且模型性能一般，如accuracy在0.6-0.7之间徘徊，那有必要纳入更多的特征，特别是在医疗领域，部分数值型数据本来的可分性就不好，因此要纳入一
近十年来，卷积神经网络近乎主导了全球所有的计算机视觉研究。但最近提出的一种新方法正在改变这一格局。该方法可以利用Transformer的能力来使得图片变得更有意义。Transformer最初设计是用于完成自然语言处理的相关任务，其主要侧重于神经机器翻译。这里有一篇来自谷歌研究院的论文“An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Rec
视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入，很快取代了CNN,成为了最火爆的图像分类模型。随着分层Transformer（Swin Transformer）的提出，并在各种视觉任务上表现出卓越的性能，让Transformer模型异常热门。但何凯明实验室研究者重新设计的CNN,即纯卷积网络的ConvNet，证明了CNN并没有变得无关紧要，相反，仍然具有无限价值并
本文介绍了几篇结合使用CNN和Transformer进行半监督学习的论文，CNN&Trans（MIDL2022），Semi-ViT（ECCV2022），Semiformer（ECCV2022）.Semi-Supervised Medical Image Segmentation via Cross Teaching between CNN and Transformer, MIDL2022
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。简而言之，Transformer 直接粗暴（后面Attention也就
1: LSTM结构推导，为什么比RNN好？ 答案：推导forget gate，input gate，cell state， hidden information等的变化；因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸； 2：梯度消失爆炸为什么？ 答案：略 3：为什么你用的autoenco
相似性：CNN通常是在空间域上 || RNN在时间域上 不同点：CNN的滤波器（注意力只看周围）是并行（更有效率） || RNN需要迭代、无法并行convolutional neural network可认为是低级的注意力机制，相关性集中在它的邻居，但没有全局观。 解决CNN没有全局观——>增加深度——>效率变差RNN无法处理真正的long term dependency（时域上的限制
Visual TransformerAuthor：louwillMachine Learning Lab 在深度学习医学图像分割领域，UNet结构一直以来都牢牢占据着主导地位。自从2015年提出U形结构以来，后续在UNet基础上做出的魔改网络不可计数。Tranformer结构逐渐开始用于视觉领域之后，基于UNet和Tranformer结合的相关结构和研
这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。2021 年 9 月 15 日，一种新的架构在 ImageNet 竞赛中的实现了最先进的性能 (SOTA)。CoAtNet（发音为“coat”net）在庞大的 JFT-3B 数据集上实现了 90.88% 的 to
