ResNet结合Transformer，暴力涨点新思路！

最新推荐文章于 2025-03-21 14:10:59 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能
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分享一个非常有前景的研究方向：将ResNet与Transformer相结合。

ResNet以其深层网络结构和独特的残差连接著称，能够高效地提取图像的局部特征。而Transformer的自注意力机制则擅长捕捉图像中的长距离依赖关系，为模型提供全局上下文信息。

当我们将这两种技术结合起来时，不仅能显著提高模型的特征提取能力和全局理解能力，还能在保持强大的局部分析能力的同时，利用全局信息进一步优化性能。例如，SpikingResformer和EfficientRMT-Net等模型已经展示了它们在效率和性能方面的优势。

在这篇文章中，我总结了9种将ResNet与Transformer相结合的创新方法，提炼出了值得借鉴的方法和创新点，希望能为各位研究者提供有价值的思路和灵感。

Artiken
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ResNet 改进：加入Transformer模块
Henry的博客
03-24 467
这个类继承了ResNet-34，并在ResNet-34的最后一个卷积层之后添加了Transformer模块。在ResNet-34中添加Transformer模块可以通过在网络的某个位置插入Transformer层来实现。方法中，输入首先通过ResNet-34，然后通过Transformer模块，最后通过全局平均池化和全连接层。: 这是一个简单的Transformer编码器模块，包含多个Transformer编码器层。：与 RNN 不同，Transformer 可以并行处理整个序列，训练速度更快。
神经网络大作业基于两种模型CNN+RNN ResNet+Transformer公式识别项目源码+答辩PPT.zip
05-09
神经网络大作业基于两种模型CNN+RNN ResNet+Transformer公式识别项目源码+答辩PPT.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 神经网络大作业基于两种模型CNN+RNN ResNet+Transformer公式识别项目源码+答辩PPT.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 神经网络大作业基于两种模型CNN+RNN ResNet+Transformer公式识别项目源码+答辩PPT.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 神经网络大作业基于两种模型CNN+RNN ResNet+Transformer公式识别项目源码+答辩PPT.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。神经网络大作业基于两种模型CNN+RNN
结合创新！ResNet+Transformer，高性能低参数，准确率达99.12％
学姐带你玩AI的博客
04-12 6645
ResNet因其深层结构和残差连接，能够有效地从图像中提取出丰富的局部特征。同时，Transformer的自注意力机制能够捕捉图像中的长距离依赖关系，为模型提供全局上下文信息。这种策略结合了两者分别在处理空间、序列数据上的优势，强化了模型特征提取和全局理解方面的能力，比如高性能低参数的SpikingResformer，以及准确率高达99.12％的EfficientRMT-Net。本文整理了，并简单提炼了可参考的方法以及创新点，希望能给各位的论文添砖加瓦。论文以及开源代码需要的同学看文末。
ResNet与Transformer的完美融合，低耗高效，准确率直逼99.13%！
AIzhijie001的博客
11-25 1361
将这两种架构结合起来，旨在充分利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力，以期在复杂视觉任务中取得更好的性能。通过结合这两种架构，模型不仅能够提取图像的局部细节特征，而且能够从全局角度理解图像的语义信息，从而更准确地进行分类和识别。提供了CNN、ResNet和ViT在胸部疾病多分类任务中的性能比较，为未来的研究和应用提供了参考。在S型错误的纠正中，结合了RoBERTa模型和n-gram语言模型，提高了纠正的准确性。
ResNet和Transformer的创新架构炸场！高性能低参数，准确率达99.12％
2401_85325557的博客
12-20 816
在2024年，深度学习领域的研究者们在追求论文发表和模型性能提升时，不妨关注一下结合了ResNet和Transformer的创新架构——EfficientRMT-Net。这一模型将Transformer的全局信息处理能力与ResNet-50的深度残差结构相结合，实现了99.12%的惊人准确率。这种融合之所以有效，是因为它能够充分发挥两种架构的优势：ResNet的深度残差结构有助于网络深入学习复杂特征，而Transformer则在这些特征的基础上，进一步理解和整合它们之间的复杂关系。
基于ResNet和Transformer的场景文本识别
deephub
06-30 9487
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像，其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。例如光学字符识别 (OCR)、基于 RNN 的 seq2seq 注意方法都是被认为是从结构图像中提取序列信息的传统方法，但许多研究人员发现，很难处理不规则图像和训练时间使他们更加昂贵。基于 RNN 的 seq2seq 注意力方法需要输入的序列表示，这些输入因输入而异，因此很难训练数百万张图像。大多数时间模型无法预测文本或字符，因为我们正在处理自然场景图像。 基本上，如果我们选择任何
基于 Transformers库的ResNet扩展
MrLi的博客
07-02 1690
🤗 Transformers库的核心设计理念是提供一套易于使用、高效且可扩展的API，用于自然语言处理任务。库中的每个模型都是可配置的，允许用户通过修改配置参数来适应不同的任务需求。此外，🤗 Transformers还提供了丰富的预处理和后处理工具，以及高效的模型训练和评估功能。ResNet（Residual Network）是深度学习中一种非常流行的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。
结合创新！ResNet+Transformer高性能低消耗，准确率超99%！
Aimoxin111的博客
12-26 1551
这种融合之所以成效显著，是因为它能够充分发挥两种架构的长处：ResNet的深度残差结构有助于网络深入挖掘复杂特征，而Transformer则在此基础上进一步理解和整合特征间的复杂关系。EfficientRMT-Net架构：提出了一个新的模型EfficientRMT-Net，结合了Vision Transformer (ViT) 和 ResNet-50架构。TDRT架构：提出了一种结合三维残差网络（3D ResNet）和变换器（Transformer）的异常检测方法TDRT，用于多变量时序-空域数据。
YOLOv10涨点改进：注意力魔改 | 用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，助力小目标检测，暴力涨点
06-01 1209
用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，助力小目标检测
YOLO11涨点优化：注意力魔改 | 用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，助力小目标检测，暴力涨点
10-09 599
用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，助力小目标检测
分类模型（Swin Transformer resnet等）
02-15
1. 机器学习模型 2. 图片分类
注意力机制详解系列（三）：空间注意力机制
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-28 2万+
本篇为注意力机制系列第三篇，主要介绍注意力机制中的空间注意力机制，着重详解DCN、Non-local、ViT、DETR等模型，下一篇将对混合注意力机制和时域注意力机制进行讲解。
2025特征融合创新思路！动态特征融合暴力涨点
2401_88556812的博客
02-05 1459
此外，通过整合ResNet，利用其固有的优势，如CNN的残差信息，减轻了梯度消失等问题，增强了网络捕捉复杂细节和语义信息的能力。例如在医学图像分割中，不同器官的形状和大小差异较大，传统方法难以有效融合多尺度特征，而DFF可以根据全局信息动态地调整不同尺度特征的权重，从而更好地捕捉和利用这些特征。动态特征融合（Dynamic Feature Fusion, DFF）是深度学习中一种用于融合多个特征的方法，通过动态学习调整每个特征的重要性，并将它们融合在一起以获得更准确的结果。
【 深度拆解DeepSeek架构：如何用“土味设计“打造智能服务天花板？】
最新发布
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-21 192
最近和几个大厂的朋友撸串时聊到，现在搞智能服务就像在玩俄罗斯套娃——用户要的是"秒懂我心"，技术团队却在模型参数、数据清洗、分布式计算的泥潭里越陷越深。直到把DeepSeek的架构文档翻烂了才发现，原来顶尖的智能服务系统玩的都是"大道至简"。
ResNet+Transformer双热点结合！性能、速度齐飙升！分分钟拿下CVPR
2401_88190197的博客
11-20 720
最近在CVPR24上，，经典真是永不过时，关键在于思路！其中文章SpikingResformer，便是通过该组合，对脉冲神经网络进行改进，效果卓越！该结合所以一直是发文热门，主要因为：其在让模型准确率和速度双飙升方面，不可替代！ResNet通过残差连接，能有效训练深层网络，高效提取局部特征。Transformer则善于捕捉全局依赖关系和长序列信息。两者融合，便能促进模型性能的提升。新模型GrapeLeafNet，识别准确率便高达99.56％。
基于深度学习的车牌检测识别(Pytorch)(ResNet +Transformer）
datayx的文章
02-17 5282
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????车牌识别概述基于深度学习的车牌识别，其中，车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后，才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。车牌的侦测网络，采用的是resnet18，网络输出检测边框的仿射变换矩阵，可检测任意形状的四边形。车牌号序列模型，采用Resnet18+transformer模型，直接输出车牌号序列。数据集上，车牌检测使用CCPD 2019数据集，在训练检测模型...
Combining ResNet and Transformer for Chinese Grammatical Error Diagnosis翻译
nopSled
02-20 886
摘要 1.介绍 2.中文语法错误检测 3.方法 3.1 错误检测 3.2 错误纠正
ResNet+Transformer
01-11
### ResNet与Transformer结合的架构及其应用 #### 结合背景 ResNet（残差网络）和Transformer架构各自在计算机视觉领域取得了显著成就。ResNet通过引入跳跃连接解决了深层神经网络中的梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能[^1]。另一方面，Transformers凭借自注意力机制处理序列数据的能力，在自然语言处理和其他模态的任务中表现出色。 #### 融合方式 当ResNet与Transformer相结合时，通常会采用两种主要方法： - **特征提取阶段**：利用ResNet强大的局部特征捕捉能力作为骨干网，负责图像或视频帧的空间信息编码；随后将这些低级表示传递给基于Transformer结构的部分来进行更高级别的语义理解。 ```python import torch.nn as nn class ResNet_Transformer(nn.Module): def __init__(self, resnet_model, transformer_encoder): super().__init__() self.resnet = resnet_model self.transformer = transformer_encoder def forward(self, x): features = self.resnet(x) # 使用ResNet获取空间特征 output = self.transformer(features.unsqueeze(0)) # 将特征送入Transformer return output.squeeze() ``` - **多尺度融合**：除了简单的串联外，还可以设计更加复杂的模块来实现两者之间的深度融合。例如，在不同层次上交换信息，使每个组件都能受益于对方的优势特性。 #### 应用场景 这种组合特别适用于那些既需要良好表征又涉及长期依赖性的任务，比如： - **医学影像分析**：对于病理切片等复杂医疗图片分类诊断； - **自动驾驶感知系统**：识别道路环境并预测其他交通参与者的行为模式； - **视频动作识别**：不仅关注单张静态画面内的细节变化，还要考虑时间维度上的连续性和连贯性。
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