CNN+Transformer

最新推荐文章于 2025-09-28 16:45:12 发布
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#cnn #transformer #人工智能

文章探讨了CNN与Transformer结合的模型，如ViT，强调其在大量数据集上的SOTA性能。CNN擅长特征提取，Transformer则用于捕捉依赖关系。研究还提及了VisualTransformers和CvT等改进版Transformer结构，融入卷积层以提升图像处理能力。

CNN+Transformer的模型可参考ViT模型，注意，此模型是基于大量数据集基础上才达到SOTA的（15M-300M时才能体现出模型的优势），数据量较少时效果不佳。
（1）CNN特征提取能力强，transformer可以更好的获取依赖关系。通过token的方式将CNN提取的特征转化，使用transformer进行分类。例如：Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for Computer Vision论文
（2）修改Transformer基本结构，添加多个卷积单元，提取图像特征。例如论文：CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers

CNN和Transformer创新结合，模型性能炸裂！
chen695969的博客
06-17 3793
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。
CNN-Transformer的结合模型
qq_62412943的博客
05-14 4606
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度学习模型，它在图像处理领域取得了巨大的成功，并且在其他领域如自然语言处理、推荐系统和语音识别中也得到了广泛的应用。CNN的设计受到了人类视觉系统的启发，特别关注于如何从图像中自动学习和提取有用的特征。：激活函数在神经网络中起到至关重要的作用，它们增加了模型的非线性，从而使模型能够学习和逼近复杂的函数。：池化层通常用于降低特征映射的维度，减少计算需求，并增加模型的鲁棒性。：在全连接层中，模型会将前面层学习到的空间特征转换为用于分类或回归任务的输出。
【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
必学！CNN与Transformer融合的4种方法详解，从入门到精通，建议收藏！
最新发布
Android23333的博客
09-28 1125
CNN与Transformer融合是计算机视觉领域的重要研究方向。文章详细介绍了四种主流融合方法：串行式融合（CNN作为骨干，Transformer处理高级特征）、并行式融合（双分支处理并融合特征）、层级式/混合式融合（在不同尺度引入Transformer）以及核心模块替换（将特定CNN层替换为Transformer层）。每种方法都有其优缺点和适用场景，当前趋势是向深度层级混合架构演进，结合两者的归纳偏差构建更高效的视觉模型。
AI融合新突破：CNN与Transformer的强强联合！
m0_73122726的博客
08-05 1405
同时，Transformer和CNN 被用作两个分支的编码器以捕获局部和全局特征。1）提出了ParaTransCNN网络，一个U形的医学图像分割架构，融合的CNN和Transformer组成的并行编码器。3）提出了一种新的融合模块，它将来自两个分支的信息进行组合和聚合，以获得最终的深度估计的全面表示，同时应用通道和空间注意来增强我们两个分支网络的表示能力。2）开发了一种有效的特征融合机制，名为相关加权融合（cwF），以协同整合由CNN和Transformer学习的局部和全局上下文特征，有效提高准确度。
太牛了！CNN与Transformer强强联合，助力图像分类！
m0_73122726的博客
05-19 911
在图像分类领域，CNN与Transformer的融合架构正引领技术革新，结合了CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局信息建模优势，显著提升了分类性能。
CNN+Transformer=SOTA！CNN丢掉的全局信息，Transformer来补
weixin_40920183的博客
04-08 3968
转自 新智元 来源：Microsoft编辑：LRS、小匀【新智元导读】微软在arxiv上发布新论文，把CNN带入Transformer后能够同时兼顾全局和局部的信息。在计算...
本科毕业设计-Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+Transformer框架）高分项目
04-11
本科毕业设计-Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+Transformer框架）高分项目本科毕业设计-Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+Transformer框架）高分项目本科毕业设计-Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+...
本科毕业设计-基于Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+Transformer框架）
04-10
本科毕业设计-基于Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+Transformer框架）本科毕业设计-基于Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+Transformer框架）本科毕业设计-基于Transformer脑电信号分类系统源码（CNN+...
下一代视觉Transformer：CNN+Transformer=Better
2401_88556812的博客
11-06 1520
近年来，研究者们开始探索将这两种模型结合起来，以期在视觉任务中取得更好的性能。单分支CNN的设计：提出了一种新颖的单分支实时分割网络SCTNet，通过从Transformer对齐语义信息，实现了Transformer的高精度和轻量级单分支CNN的快速推理速度。语义信息对齐模块（SIAM）：提出了一种有效的对齐模块，通过训练过程中的特征学习，对齐Transformer和CNN的特征。成对特征的增强：通过成对CNN和成对Transformer特征的融合，提出了一种增强的表示方法，优于单独使用任一特征。
CNN+Transformer的图像和文字解析能力
keshi_21的博客
12-06 1473
卷积神经网络（CNN）利用卷积操作提取图像中的局部特征，通过卷积层和池化层逐步减少空间维度，从而使得网络能够关注不同尺度的特征。CNN的优势体现在以下几个方面：局部感知：CNN能够高效地捕捉局部特征，特别适用于处理图像、视频等具有局部空间结构的数据。共享权重：卷积核的权重共享使得CNN能够减少参数数量，提高计算效率。
基于CNN+Transformer的手机惯性信号的步态识别方法项目源码+论文资料（毕业设计完整项目）
11-09
基于CNN+Transformer的手机惯性信号的步态识别方法项目源码+论文资料（毕业设计完整项目）基于CNN+Transformer的手机惯性信号的步态识别方法项目源码+论文资料（毕业设计完整项目）基于CNN+Transformer的手机惯性...
[2023年综述]将CNN和Transformer优势相结合的混合模型在计算机视觉领域的研究综述
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qq_26402511的博客
07-25 3万+
近年来，CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和Transformer各自的优势，提高模型在多种计算机视觉任务中的性能。
【半监督学习】CNN与Transformer的结合
m0_61899108的博客
11-19 4883
​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）。
【图像分类】CNN + Transformer 结合系列.1
m0_61899108的博客
07-24 1万+
​ 介绍三篇结合使用CNN+Transformer进行学习的论文：CvT（ICCV2021），Mobile-Former（CVPR2022），SegNetr（arXiv2307）. ​
Transformer和CNN
qq_43275608的博客
02-19 2623
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。
CNN和Transformer相结合的模型
cvanlijingxuan的博客
12-24 1万+
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。
CNN 与 Transformer 的强强联合！谷歌最新开源 BoTNet，ImageNet 达 84.7%准确率
极市平台的技术博客
01-29 2429
Conv+Transformer=BotNet，这是伯克利、谷歌最新提出的工作BotNet，它充分利用了CNN与自注意力的优势，在ImageNet上取得了84.7%的top1精度，同时文中各种实验分析也相当的详细。 本文首发于极市平台，作者Happy。转载请注明来源。 本文是伯克利与谷歌的研究在Convolution+Transformer组合方面一个探索，它采用混合方式同时利用了CNN的特征提取能力、transformer的内容自注意力与位置自注意力机制，取得了优于纯CNN(如ResNet、Effi
CNN+Transformer：深度学习的创新融合，性能炸裂！
zhishi0000的博客
10-05 1559
的全局上下文理解能力，这一研究趋势在图像处理和自然语言处理等多个领域展现出了巨大的潜力。它。通过这种结构的结合，研究人员能够开发出更高效、更精确的模型，以应对传统单一网络结构难以解决的复杂挑战。这一领域的研究为了帮助研究人员深入理解中该领域的论文。这些论文涵盖了最新的研究成果，并且我们提供了论文的来源链接和相关代码，以期激发新的学术灵感。
cnn+Transformer
09-18
因此，一些方法提出将Transformer插入到CNN主干网络中，或者使用一个Transformer模块替代某一个卷积模块 [^2]。此外，CNN和Transformer也可以在图像生成文字等任务中合作 [^3]。 ### 对比分析 CNN和Transformer在...
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