BriefGPT - AI 论文速递
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CTRL-F：通过多级特征交互和表示学习融合，在图像分类中将卷积与 Transformer 结合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种名为Conformer的混合网络结构，利用卷积操作和self-attention机制进行增强表示学习。实验证明，Conformer在ImageNet上优于visual transformer（DeiT-B）2.3％，在MSCOCO上在目标检测和实例分割方面都优于ResNet-101，具有成为通用主干网络的潜力。
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关键要点
- 提出了一种名为Conformer的混合网络结构。
- Conformer结合了卷积操作和self-attention机制，增强表示学习。
- Conformer能够最大程度地保留局部特征和全局表示。
- 实验证明，Conformer在ImageNet上优于visual transformer（DeiT-B）2.3%。
- 在MSCOCO上，Conformer在目标检测和实例分割方面优于ResNet-101。
- Conformer具有成为通用主干网络的巨大潜力。
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