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融合Transformer与卷积神经网络的图像分类算法.docx

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融合Transformer与卷积神经网络的图像分类算法

目录

内容概述................................................2

1.1研究背景...............................................2

1.2研究意义...............................................3

1.3文献综述...............................................4

1.3.1图像分类算法概述.....................................5

1.3.2Transformer结构在图像分类中的应用....................7

1.3.3卷积神经网络在图像分类中的应用.......................8

1.3.4融合策略研究现状.....................................8

融合Transformer与卷积神经网络的图像分类算法设计........10

2.1算法框架..............................................11

2.1.1Transformer模型介绍.................................11

2.1.2卷积神经网络模型介绍................................12

2.1.3融合策略设计........................................14

2.2模型实现..............................................14

2.2.1数据预处理..........................................15

2.2.2模型训练过程........................................15

2.2.3模型评估............................................16

实验与分析.............................................17

3.1实验环境与数据集......................................18

3.1.1实验平台............................................18

3.1.2数据集介绍..........................................19

3.2实验结果..............................................20

3.2.1性能指标分析........................................21

3.2.2消融实验............................................22

3.2.3与其他方法的对比....................................23

3.3结果讨论..............................................24

模型优化与改进.........................................25

4.1模型参数优化..........................................26

4.2融合策略优化..........................................27

4.3计算效率与资源消耗分析................................28

结论与展望.............................................29

5.1研究总结..............................................29

5.2存在的问题与不足......................................30

5.3未来研究方向..........................................31

1.内容概述

本篇文档详细介绍了结合了Transformer与卷积神经网络的图像分类算法的内部分析和实现过程,旨在探讨其在复杂图像数据处理中的应用潜力。

本篇文档主要分为以下几个部分:我们将详细介绍Transformer架构及其在图像识别任务中的优势;我们将

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