卷积网络加transformer
时间: 2023-09-08 13:17:28 浏览: 92
卷积网络加Transformer是一种将卷积神经网络(CNN)和Transformer结合的方法,用于图像处理任务。在传统的CNN中,卷积层主要用于提取图像的局部特征,而Transformer则可以捕捉图像的全局上下文关系。通过将这两种结构结合起来,可以充分利用它们各自的优势,提高图像处理任务的性能和效率。
具体而言,卷积视觉转换器(CvT)是一种新的架构,通过在视觉转换器(ViT)中引入卷积,以实现最佳的性能和效率。这个方法通过两个主要修改来实现,包括在Transformer层次结构中引入新的卷积令牌嵌入和利用卷积投影的卷积Transformer块。这些修改将CNN的优点(平移、缩放和失真不变性)引入到ViT架构中,同时保持了Transformer的优点(动态关注、全局上下文和更好的泛化)。实验证明,CvT在ImageNet-1k数据集上实现了比其他Vision Transformer和ResNet更先进的性能,且参数更少、计算量更低。在更大的数据集(例如ImageNet-22k)上进行预训练并微调下游任务时,CvT的性能也有所提高。
通过将卷积网络和Transformer结合起来,可以兼顾局部特征的提取能力和全局上下文的建模能力,从而提高图像处理任务的效果。CvT是一种有效的方法,可以在参数量较少的情况下实现与传统CNN相媲美的性能,并且能够处理更高分辨率的视觉任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [读论文之transformer系列-CvT:将卷积引入transformer](https://blog.csdn.net/dear_queen/article/details/122302336)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [7.卷积和Transformer结合的ViT](https://blog.csdn.net/qq_45807235/article/details/129506986)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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