半监督cnn Transformer
时间: 2023-12-06 07:35:47 浏览: 32
根据提供的引用内容,目前并没有半监督CNN Transformer 的相关论文或研究成果。但是,有一些相关的研究成果可以参考。
一种将CNN和Transformer结合起来的方法是TransFuse,它是一种用于医学图像分割的深度学习模型。TransFuse使用CNN提取图像特征,然后使用Transformer来对这些特征进行编码和解码。这种方法在医学图像分割任务中取得了很好的效果。
另一种相关的方法是使用半监督学习来训练CNN或Transformer模型。半监督学习是一种利用未标记的数据来提高模型性能的方法。在半监督学习中,模型使用标记数据和未标记数据进行训练,以提高模型的泛化能力。这种方法在图像分类和语音识别等任务中取得了很好的效果。
相关问题
半监督transformer
半监督transformer是一种基于Transformer的半监督学习方法,用于动作识别任务。该方法利用稳定的伪标签框架(即 EMA-Teacher)处理未标记的视频样本,并引入了一种新颖的增强策略,称为Tube TokenMix。Tube TokenMix通过在视频剪辑中进行掩码混合,在时间轴上具有一致的掩码token,以模拟token之间的时序相关性。此外,半监督transformer还采用了一种时间扭曲增强(TWAug),可以任意改变时间片段中每一帧的长度,以覆盖视频中复杂的时间变化。通过在多个公开的视频数据集上进行实验验证,半监督transformer证明了其在动作识别任务上的优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [文本分类半监督学习问题(二)](https://blog.csdn.net/weixin_50109501/article/details/120691613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [SVFormer:走进半监督动作识别的视觉 Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_44839084/article/details/129082450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Cnn transformer
CNN和transformer是两种不同的神经网络模型。CNN(卷积神经网络)是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络模型。它通过卷积层和池化层来逐步提取图像的特征,并通过全连接层进行分类或回归。CNN在处理图像数据上具有很好的效果,因为它能够捕捉图像中的局部和空间关系。
而transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。它通过自注意力机制来处理序列数据,能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。transformer在机器翻译、文本摘要和语言生成等任务上取得了很大的成功。
最近的研究工作将transformer的自注意力机制融入了CNN的背骨结构中,而不是简单地叠加在网络之上。这种方法在保留CNN对图像特征提取能力的同时,也能够利用transformer的自注意力机制进行更好的特征表示和语义理解。类似的工作还包括DETR,在使用CNN提取图像特征后,接着使用transformer的编码器和解码器来完成目标检测等任务。通过结合CNN和transformer的优势,这些方法在图像处理和计算机视觉任务中取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CNN+Transformer算法总结(持续更新)](https://blog.csdn.net/qq_45752541/article/details/119799435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【深度学习】CNN+Transformer汇总](https://blog.csdn.net/zhe470719/article/details/124196490)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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