基于transformer的特征融合
时间: 2023-10-03 17:02:50 浏览: 84
基于Transformer的特征融合做分类是一种以端到端方式提取切片内-切片间信息的模型方案。传统的CNN模型擅长提取局部特征,但不能有效地建立全局-长距离图像特征之间的关联。因此,采用改造后的Swin-Transformer网络构建切片内特征提取器和序列Transformer编码器构建切片间特征提取器。
在该模型中,一组包含N张形状为切片的脑CT序列被预处理后组织为一个4维张量。切片间特征提取器将N张2D图像变换为N个特征向量,并在切片间提取器内交换特征信息。最后,通过分类器输出判别决策。为了避免梯度消失的问题并提升收敛速度,引入了一个辅助分类器来连接切片内特征,而在推理时,仅使用主分类器的输出作为模型判别结果。两个分类器均采用Binary Cross-Entropy作为损失函数。
这种基于Transformer的特征融合方法具有许多优点。首先,由于采用了Transformer系列模型,具有较高的参数效率,可以在单个现代GPU上运行,从而实现了完全端到端的片内和片间特征提取。其次,由于梯度信号可以直接反传到输入层,并且在模型推理期间只需要单次前向传播,因此该方法具有高效的特征融合和分类能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
基于Transformer图像融合
基于Transformer的图像融合方法是CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition,这种方法结合了CNN和Transformer。它将特征解耦的思想引入了图像融合,将跨模态信息分解为共有信息和特有信息,并采用两阶段训练法。在第一阶段,采用自监督方式进行训练,输入和输出都是源图像;在第二阶段,输入是分解后的特征,输出是融合后的图像。融合层使用了LT和INN块来实现base/detail特征的融合。解码器首先将分解的特征在通道维度拼接作为输入,在训练阶段I将源图像作为输出,在训练阶段II将融合图像作为输出。这种方法通过实验证明了其在高级视觉任务上的融合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
transformer 与CNN特征融合
Transformer 和 CNN 是两种不同的神经网络结构,Transformer 主要用于序列数据的处理,而 CNN 主要用于图像和语音等数据的处理。它们的特点和应用场景不同,因此在实际应用中一般不会直接将它们进行融合。
但是,在某些特定的任务中,可以使用 Transformer 和 CNN 进行特征融合来提高模型的性能。例如,在图像描述生成任务中,可以使用 CNN 提取图像的视觉特征,然后将这些特征输入到 Transformer 中进行文本生成。在语音识别任务中,也可以使用 CNN 提取语音的声学特征,然后将这些特征输入到 Transformer 中进行文本转换。
另外,还有一些结合 Transformer 和 CNN 的模型,例如 Vision Transformer (ViT) 和 Convolutional Sequence to Sequence (ConvS2S)。ViT 是一种基于 Transformer 的图像分类模型,它使用 CNN 将图像转换为序列数据,然后使用 Transformer 进行分类。ConvS2S 则是一种基于 CNN 和 Transformer 的序列到序列模型,它使用 CNN 提取输入序列的特征,然后使用 Transformer 进行序列到序列的转换。
总之,Transformer 和 CNN 的特征融合需要根据具体的任务和数据情况来选择合适的方法和模型。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)