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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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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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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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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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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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
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
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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Vision Transformer的由来图像识别常见的网络模型在 Vision Transformer 模型出来之前，我们通常使用的都是基于卷积神经网络（CNN）的模型的变种，经典的 CNN 模型如：ResNet，Google Net，AlexNet等，但是呢 CNN 有一个不可忽视的缺点，在大模型上容易出现过拟合的现象。Vision Transformer模型的优势Vision Transfo
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2024-06-28 20:17:15
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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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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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一、全局信息和局部信息 （一）局部信息 提取位置：浅层网络中提取局部信息； 特点：对应的感受野比较小，所以是在网络中的前面部分，提取局部信息，物体的几何信息比较丰富； 目的：有助于分割比较小的目标，细化，提高分割的精确程度。 （二）全局信息 提取位置：深层网络中提取全局信息； 特点：对应的感受野比较大，所以是在网络的中/后部分，提取全局信息，物体的空间信息比较丰富; 目的：有助于分割比较大的目标，
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2024-02-16 11:20:55
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Transformer类transformer在CV霸榜了，那么视觉中transformer比CNN的优势在哪里呢？总结一下：（1）捕获长期依赖关系：大数据适配能力强（2）统一美：和NLP统一模型。（3）依赖样本计算：attention不仅仅关注loacl信息，更多的是学到的feature彼此之间的相互关系，普适性更好，不完全依赖于数据本身，不依赖value，（4）参数动态并不是CNN就没有优势了
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2024-03-18 09:37:19
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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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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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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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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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