CNN meets Transformer

CNN meets Transformer是指将CNN和Transformer结合在一起，以发挥它们在计算机视觉任务中的优势。具体而言，CNN在图像处理中表现出色，而Transformer在自然语言处理中表现出色。通过将两者结合，可以利用CNN的卷积操作和特征提取能力，同时借助Transformer的自注意力机制和序列建模能力，从而实现更好的视觉推理和特征表示。

一种常见的方法是将Transformer应用于图像的局部区域，即将图像分割成多个小块，并对每个小块进行表示。然后，通过Transformer的编码器将这些小块的表示进行整合，最终得到整个图像的表示。

这种CNN meets Transformer的组合已经在一些计算机视觉任务中取得了显著的成果。例如，Vision Transformer (ViT)模型在图像分类、目标检测和语义分割等任务中表现出色。通过使用Transformer的全局感知能力，ViT可以直接在图像级别上进行推理，避免了传统CNN架构中的池化层和全连接层，从而减少了信息的损失。