适合Transformer和CNN结合的预训练数据集

适合Transformer和CNN结合的预训练数据集是图像数据集。由于CNN在处理图像方面具有优势，而Transformer在处理序列数据方面表现出色，因此将它们结合起来可以充分利用它们各自的优势。通过使用预训练的CNN模型提取图像特征，并将这些特征输入到Transformer模型中进行进一步处理，可以提高模型的性能和泛化能力。

例如，可以使用ImageNet数据集进行预训练的CNN模型，如ResNet、VGG等，来提取图像特征。然后，将这些特征输入到Transformer模型中进行处理，以实现更好的图像分类、目标检测或图像生成等任务。

通过结合Transformer和CNN，可以在保留图像的局部相关性和平移不变性的同时，利用Transformer的自注意力机制来捕捉图像中的全局关系，从而提高模型的性能和泛化能力。