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（
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2024-04-16 10:07:34
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论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错论文: Feature Pyramid Transformer 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09451论文代
【读论文】RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images介绍关键词简单介绍网络结构RFN 融合网络编码器解码器训练训练自动编码器网络损失函数训练RFN损失函数实验个人总结参考 论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.c
SwinT模块，让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷！项目内容一、SwinT模块的使用演示，接口酷似Conv2D由于以下两点原因，我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样，这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。1、一方面，虽然随着
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2024-09-18 12:01:45
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TGDAUNet:基于Transformer和GCNN的医学图像分割双分支关注网络摘要：医学图像的准确、自动分割是临床诊断和分析的关键步骤。目前，随着Transformers模型在计算机视觉领域的成功应用，研究人员开始逐步探索Transformers在图像医学分割中的应用，特别是与具有编解码结构的卷积神经网络相结合，在医学分割领域取得了显著的成果。然而，大多数研究将transformer与cnn结
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2024-10-24 20:30:18
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文章目录零、摘要（Abstract）一、引言（Introduction）二、方法回顾（Method review）1、数字摄影图像融合（Digital photography image fusion）（1）多曝光图像融合（Multi-exposure image fusion）a) CNN Methodsb) GAN Methods（2）多聚焦图像融合（Multi-focus image fus
RFN-Nest 2021研究图像融合分为三步：特征提取，融合策略，图像重建。当前端到端的图像融合方法：基于GAN的、还有本文提出的研究背景：当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。研究目的：提出一种基于可以学习的融合网络架构（RFN）来实现端到端的图像融合方法(RFN-Nest)。研究方法： 使用基于残差架构的残差网络结构(RFN)来取代传统融合方法。 使用一种新颖的细节保留
● 每周一言做出决定，然后对决定负责。导语俗话说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。单个模型的性能效果通常弱于多个模型的融合结果，而这种融合就叫做集成学习。那么集成学习有哪些常见模型？这种集成是否一定能提升模型效果呢？集成学习在做多人决策时，通常采取投票机制，即“少数服从多数”。我们不妨就先从投票讲讲什么是好的集成，什么是不好的集成。假设有三类样本，三种模型分别预测后进行结果融合，不同的融合结果如下图所示
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2024-07-31 23:50:36
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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
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2024-08-03 16:15:59
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Transformer模型1 seq2seq方法对比CNN：将序列分为多个窗口（卷积核），每个窗口具有相同的权重，可以带来平移不变性的好处；卷积核之间可以进行并行计算；根据局部关联性建模，若想获得更大的感受野，除了增加卷积核尺寸，还需要增加多层卷积；对相对位置敏感（旋转），对绝对位置不敏感（顺序）。RNN：对顺序敏感；无法并行计算，耗时；长程建模能力弱（前后序列跨度大，若保存数据则耗费空间过大）；
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2024-07-17 16:12:46
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Transformer模型进阶-GPT模型和Bert模型OpenAI GPT模型原理与架构原文[Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ] &
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
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2024-04-09 11:13:01
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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
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2024-07-04 17:19:35
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©作者 | 杜伟、陈萍尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中的作用也依然未能完全搞清楚。残差架构是最流行和成功的，最初是在卷积神经网络（CNN）的背景下开发的，后来自注意力网络中产生了无处不在的 transf
论文题目: Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?论文链接: http://arxiv.org/abs/2108.08810Transformer 处理图像时获取的特征是否和之前主流的 CNN 有所区别？基于这样的动机，Google用Centered Kernel Alignment (CKA)对ResNet和V
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2024-03-28 22:15:32
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Alpha其作用是要实现一种半透明效果。假设一种不透明的东西颜色是A，另一种透明的东西颜色是B，那么透过B去看A，看上去的颜色C就是B与A的混合颜色。设置B的透明度为alpha（取值为0-1,0为完全透明，1为不透明）R(C)=alpha*R(B)+(1-alpha)*R(A)
G(C)=alpha*G(B)+(1-alpha)*G(A)
B(C)=alpha*B(B)+(1-alpha)*B(A
论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错
论文: Feature Pyramid Transformer论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09451论文代
这里写目录标题参考前言cnn与transformer如何在cnn中插入transformer2021 ICCV-Conformer(国科大&华为&鹏城)详情框架概述 参考1.CNN+Transformer算法总结前言总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法在卷积神经网络(CNN)中，卷积运算擅长提取局部特征，但在捕获全局特征表示方面还是有一定的
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2024-03-03 21:51:42
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作者丨王云鹤导读到底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。摘要近年来，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Tra
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2024-04-16 09:59:13
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简单学习BoTNet1.简单介绍 如今transformer热度较高，越来越多的人都来研究transformer，并将其用于CV领域，下图（出自BoTNet论文）就介绍了当前self-Attention在CV领域的应用，而本篇文章的主角BoTNet就是利用CNN+transformer的方式提出一种Bottleneck Transformer来代替ResNet Bottleneck。 2.大体结构
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2024-02-18 19:40:04
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