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摘要 - 在本文中，我们指出，基于卷积神经网络（CNN）基于变压器的检测器之间的基本差异，这些检测器在基于变压器的方法中导致小对象的性能较差，是局部信息与全局依赖性在特征提取和传播中的差距。为了使这些差异打扮，我们提出了一种新的视觉变速器，称为Hybrid Network Transformer（Hyneter），此前表明差距导致基于CNN的基于CNN的方法和基于变压器的方法，以增加尺寸不同的对象的结果。不同于以前方法中的分裂策略，Hyneters由混合网络骨干（HNB）和双切换（DS）模块组成，这些模块集成了本地信息和全局，并同时转移它们。基于平衡策略，HNB通过将卷积层嵌入并联中的变压器块中扩展了局部信息的范围，并且DS调整了对斑块外部全局依赖性的过度依赖。消融研究表明，Hyneters通过 + 2的巨大边缘实现了最先进的表现。1〜13。2 AP在可可和 + 3上。 1〜6。 5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。 此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。 1 AP在可可和46上。 1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。 3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。 可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。2 AP在可可和 + 3上。1〜6。5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。1 AP在可可和46上。1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。该代码将在以后公开可用。
hyneter：用于多个计算机视觉任务的混合网络变压器
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