研究人员推出了一种名为卷积近邻（ConvNN）的新型框架，它统一了卷积神经网络（CNN）和 Transformer。该论文认为，这两种架构都是 k-近邻聚合的特例，区别在于邻居的选择方式：CNN 使用空间邻近性，而 Transformer 使用特征相似性。通过配置相似性函数和邻居选择策略，ConvNN 可以在局部和全局聚合之间实现连续的频谱。 AI
影响 这项研究提出了一个统一的计算机视觉架构框架，可能简化模型设计并实现新的混合方法。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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