杀疯了！Transformer强势闯入CV界秒杀CNN

最新推荐文章于 2025-03-01 13:31:49 发布
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文章标签： 人工智能 计算机视觉 机器学习 编程语言 nlp
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2ODAzNTMyMg==&mid=2247550007&idx=1&sn=6b51cd3881bcf86c068851eb61deed91&chksm=fc9656a2cbe1dfb4e1d325d278b6efc21174badedf3f1d157a990ae796afe895befd5c201d49&scene=126&&sessionid=0

自Transformer提出之日起，Transformer模型已经在CV、NLP以及其他更多领域中「大展拳脚」，实力冲击CNN。

Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研究生的强烈兴趣。

但要想啃透CV Transformer 难度不小：

一方面，Transformer本是应用于NLP的论文，其中很多内容都形成了共识，在论文中并不会去详细介绍这些共识内容，例如QKV是什么，embedding是什么等，对于其他方向的人看到这些就很难理解。

另一方面，近小半年，Transformer+CV的论文就已经有40多篇。学术研究更新之快，与脱发速度成正比c348245044b4e0095afb400c15ee46e7.png

那么这些Transformer+CV的论文要怎么学习才能又好又快地吃透呢？

无非三个步骤：泛读、精读、代码复现。

这次我们请来了现处科研一线——电子羊老师，推出【CV中的Transformer专题MAE详解直播】，帮你彻底夯实 CV Transformer 基础。

直播嘉宾：

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—— 直播内容与安排 ——

5月31日20:00直播

1.MAE简介

2.PreTrain FineTune

3.为什么分类任务如此重要？

4.MAE的主要方法

5.MAE实验结果

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《YOLOv8改进实战专栏》专栏介绍 & 专栏目录 《提供 YOLOv8-Magic 私域代码框架/本人7次贡献过YOLOv8官方项目》
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CNN和Transfomer介绍
凳子花❀的博客
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基本概念CNN（卷积神经网络）CNN主要是通过卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully - Connected Layer）构建的神经网络。卷积层通过卷积核在图像（或其他数据）上滑动，提取局部特征。例如，在图像分类任务中，一个卷积核可能会提取图像中的边缘特征。池化层用于减少数据维度，降低计算量，同时保留重要的特征信息，常用的池化方法有最大池化和平均池化。
Transformer和CNN
qq_43275608的博客
02-19 1720
多层CNN在捕捉全局上下文信息和长距离依赖关系方面存在局限性，主要体现在局部感受野的限制、长距离依赖问题、并行化能力不足、计算复杂度高以及特征提取能力有限等方面。相比之下，Transformer通过自注意力机制有效解决了这些问题，使其在处理全局信息和长距离依赖关系方面具有显著优势。
解锁CNN和Transformer正确结合方法，字节跳动提出有效的下一代视觉Transformer
weixin_40920183的博客
07-23 1832
机器之心报道来源：机器之心来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的性能。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...
Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？还有哪些应用前景？
zandaoguang的博客
01-06 2349
来源丨知乎问答编辑丨极市平台本文转自知乎问答，所有回答均已获得作者授权。问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SE...
【深度学习】CNN+Transformer汇总
zhe470719的博客
05-08 1万+
这里写目录标题参考前言cnn与transformerConformer(国科大&华为&鹏城)详情 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局限性。 在Vision Transformer中，级联自注意力模块可以捕获长距离的特征依赖，但会忽略局部特征的细节。 cnn与transformer CNN具有非常良好
PVT：可用于密集任务backbone的金字塔视觉transformer！
lujohn3li
05-11 746
点蓝色字关注“机器学习算法工程师”设为星标，干货直达！基于detectron2实现的PVT开源了，欢迎star：https://github.com/xiaohu2015/pvt_detectron2自从ViT之后，关于vision transformer的研究呈井喷式爆发，从思路上分主要沿着两大个方向，一是提升ViT在图像分类的效果；二就是将ViT应用在其它图像任务中，比如分割和检测任务上，这里介绍的PVT（Pyramid Vision Transformer） 就属于后者。PVT相比ViT引入了和CNN
《探寻 YOLOv5+Transformer 的深度融合与创新应用》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
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在当今的人工智能领域，目标检测技术无疑是一颗璀璨的明珠，它广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能医疗等诸多关键领域，为人们的生产生活带来了翻天覆地的变革。而 YOLOv5 作为目标检测领域的杰出代表，以其卓越的实时检测性能和较高的精度，备受业界青睐，成为众多开发者手中的得力工具。与此同时，Transformer 模型自诞生以来，在自然语言处理领域一路高歌猛进，凭借独特的自注意力机制，展现出强大的全局信息捕捉与处理能力，打破了传统模型的诸多局限，成为推动 AI 发展的核心力量之一。
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[YOLOv5的实际应用：CNN在目标检测领域的价值体现，赋能安防监控和自动驾驶](https://tennisgate.com/wp-content/uploads/2019/01/Points_serve_and_volley_crosscourt.jpg) # 1. YOLOv5概述 YOLOv5（You Only Look...
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chen695969的博客
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此研究方向的发展不仅推动了深度学习技术的进步，也为实际应用提供了更丰富的解决方案。- 单分支CNN与transformer的结合：SCTNet创新地将单分支CNN与训练时使用的transformer语义分支结合起来，既保持了推理时的高效率，又能够利用transformer捕获丰富的语义信息。- 混合网络架构：提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的混合超分辨率（SR）网络，以聚合丰富的特征，包括CNN的局部特征和Transformer捕获的长距离多尺度依赖性。
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帮助我们简单且快速的理解。
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消失人口回归系列，嗯，这段时间也一直在从事反卷事业。最近帮朋友看毕业 Report，主要对比视觉识别比较前沿的两个模型，ViT（Vision Transformer） 和 EfficientNet. 需要可视化解释一下这两模型对同一任务的不同之处。EfficientNet 主要组件是 CNN 还好，CNN 在可视化各位大佬都做了，但 ViT 的 Transformer 在图像方面，说实话都不知道可视化哪部分，开头 patch 的转换部分或者 attention map 还行。刚好看到这篇论文 Do Visi
CNN和Transformer相结合的模型
cvanlijingxuan的博客
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尽管CNN存在很多优势，但是其感受野通常很小，不利于捕获全局特征。 视觉Transformer由于能够捕获一张图片的全局信息，因此在许多视觉任务中超越许多CNN结构。
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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，暂不多说，搞过CNN的都知道。搞CNN的都习惯一个图片矩阵，那接下来的见解，我就以二维矩阵来说。 还是原文的
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详细介绍深度学习架构卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、变换器和编解码器架构。
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