transformer有没有卷积

根据提供的引用内容，可以得知有一种名为Conv2Former的模型，它是一种具有Transformer风格的卷积网络视觉基线模型。该模型使用了卷积调制模块来建立关系，这比注意力机制在处理高分辨率图像时更高效。最终的模型只使用了卷积和Hadamard积，简化了注意力机制。因此，可以得出结论：Transformer中可以使用卷积。

相关问题

swin transformer 用3D卷积

Swin Transformer是一个基于Transformer的模型架构，主要是用于图像分类等计算机视觉任务。与传统的卷积神经网络相比，Swin Transformer使用了类似于自注意力机制的方式来捕捉图像中的特征。与3D卷积相比，Swin Transformer不使用3D卷积，而是使用类似于2D卷积的方式来处理图像。这是因为图像中的空间信息通常是二维的，而且Swin Transformer使用了类似于自注意力机制的方式来捕捉图像中的特征，这种方式可以跨通道和空间维度有效地捕捉图像中的信息。因此，Swin Transformer不需要使用3D卷积。

swin transformer与空洞卷积

Swin Transformer是一种使用移动窗口的层级式的Vision Transformer模型。与空洞卷积（dilated convolution）相比，Swin Transformer采用了不同的结构和机制来进行特征提取和图像分割。空洞卷积是一种在卷积操作中引入空洞（dilation）的技术，通过在卷积核中添加间隔来扩大感受野，从而增加了感受野的范围。而Swin Transformer通过引入移动窗口的概念，将输入图像分割为多个小窗口，并在每个窗口上进行特征提取和编码。这种窗口级别的处理方式使得Swin Transformer在处理大尺度图像和密集拥挤场景中具有更好的性能。