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
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2024-04-13 10:52:53
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本文是对《ON THE CONNECTION BETWEEN LOCAL ATTENTION AND DYNAMIC DEPTH-WISE CONVOLUTION》的分析，作者在cnn领域找到了和local attention模块相似的机制，以此构建出了可以和swin transformer分庭抗礼的CNN架构局部自注意力机制研究 作者提出局部自注意力网络如swin transforme和深度可分
标题&作者团队
CMT: Convolutional Neural Networks MeetVision Transformers 论文：https://arxiv.org/abs/2107.06263
本文是华为诺亚与悉尼大学在Transformer+CNN架构混合方面的尝试，提出了一种同时具有Transformer长距离建模与CNN局部特征提取能力的C
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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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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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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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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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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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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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
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2024-05-05 21:54:11
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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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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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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
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2024-03-04 09:33:40
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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
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2024-05-14 15:49:57
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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
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2024-04-26 14:17:02
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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
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2024-07-03 21:42:54
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介绍两篇利用Transformer做图像分类的论文：CoAtNet（NeurIPS2021），ConvMixer（ICLR2022）。CoAtNet结合CNN和Transformer的优点进行改进，ConvMixer则patch的角度来说明划分patch有助于分类。CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes, Neu
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2024-08-02 14:26:48
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AI/CV重磅干货，第一时间送达A作者：Akihiro FUJII近年来，Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?》 (Raghu et al., 2021) 由 Google Brain 发表，并探讨传统CNN 和 Visio
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2024-07-30 15:36:35
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这是CNN眼里的一只猫：这是ViT (Vision Transformer)眼里的一只猫:从去年起，Transformer忙着跨界CV，如ViT在图像分类上准确率已超过CNN，大有取代之势。这背后的原因是什么？最近普林斯顿的一项研究认为，Transformer的运作方式更接近人类，连犯错的方式都和人类一样。研究团队在图像分类的准确率之外，增加了对错误类型的分析。结果发现，与CNN相比，ViT更擅长
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2024-06-07 11:30:45
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和
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2024-03-15 08:33:07
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