单位：NUS颜水成团队 ArXiv：https://arxiv.org/abs/2205.12956 （待开源）导读：当研究者在设计新的Transformer结构时，多数会考虑Transformer全局建模时与局部细节捕捉相结合的思路。例如，CNN和Transformer混合结构很多，要么串联要么并联构成local-global model。本篇中，作者将CNN和自注意力集成到一个模块内，也是多
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2024-04-16 21:12:25
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新手教程之：循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs)http://deeplearning4j.org/lstm.html 其他相关教程： 1. 深度神经网络简介 http://deeplearning4j.org/zh-neuralnet-overview 2
Transformer和CNN在处理视觉表征方面都有着各自的优势以及一些不可避免的问题。因此，国科大、鹏城实验室和华为研究人员首次将二者进行了融合并提出全新的Conformer模型，其可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力。论文已被ICCV 2021接收。卷积运算善于提取局部特征，却不具备提取全局表征的能力。为了感受图像全局信息，CNN必须依靠堆叠卷积层，采用池化操作来扩大感受野。V
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2024-04-26 16:11:01
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Transformer模型由《Attention is all your need》论文中提出，在seq2seq中应用，该模型在Machine Translation任务中表现很好。动机常见的seq2seq问题，比如摘要提取，机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型。而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现；CNNcnn 通过进行卷积，来实现对输入数
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2024-04-30 04:12:41
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、作者丨杜伟、陈萍导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。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
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2024-04-19 15:48:23
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原作：罗浩.ZJU Transformer 的较好特性使之在 NLP 任务上取得了巨大成功。Transformer 前几年在 CV 领域主要被用于 Sequence 信息挖掘，例如一些 Video 任务中将 Transformer 接在 CNN 特征后以进行时序特征融合，当时 Transformer 还在
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2024-08-08 22:20:09
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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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©作者 | 机器之心编辑部由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此，来自字节跳
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2024-08-08 12:13:11
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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
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2024-03-19 13:43:03
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1 为何引入Transformer论文：Attention Is All You NeedTransformer是谷歌在2017年发布的一个用来替代RNN和CNN的新的网络结构，Transformer本质上就是一个Attention结构，它能够直接获取全局的信息，而不像RNN需要逐步递归才能获得全局信息，也不像CNN只能获取局部信息，并且其能够进行并行运算，要比RNN快上很多倍。为什么引入Atte
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2024-05-06 17:30:43
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1简介本文工作解决了Multi-Head Self-Attention(MHSA)中由于计算/空间复杂度高而导致的vision transformer效率低的缺陷。为此，作者提出了分层的MHSA(H-MHSA)，其表示以分层的方式计算。具体来说，H-MHSA首先通过把图像patch作为tokens来学习小网格内的特征关系。然后将小网格合并到大网格中，通过将上一步中的每个小网格作为token来学
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2024-04-12 12:57:09
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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
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2024-06-18 13:54:36
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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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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
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2024-04-16 13:04:43
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from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflow as tf
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from tensorflow import keras
import os
from tenso
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2024-06-25 18:41:27
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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
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2024-06-07 11:31:25
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从知乎转载：目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制） - 咚咚的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/397080280目标检测算法Conformer（卷积-注意力机制）本文主要对目标检测算法Conformer进行讲述，本文逻辑结构和论文保持一致。摘要在卷积神经网络 (CNN) 中，卷积操作擅长提取局部特征，但难以捕获全局表示。在本文中，我们提出了一种
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2024-04-29 19:11:57
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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
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2024-04-02 16:04:12
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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
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2024-08-08 22:15:06
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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
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2024-05-29 09:59:18
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