cnn融合transformer

基于引用[1]和引用的内容，我们可以得出两种融合CNN和Transformer的方法：

1.在Transformer和CNN之间加入融合层，使用多种不同的方法将Transformer和CNN的结果进行融合，以得到更加准确的结果。这种方法可以通过以下步骤实现：

- 首先，使用CNN提取序列信息的特征。
- 然后，将CNN提取的特征输入到Transformer中进行处理和分析。
- 最后，在Transformer和CNN之间加入融合层，使用多种不同的方法将Transformer和CNN的结果进行融合，以得到更加准确的结果。

2.在Transformer的输入端加入CNN卷积层，使用CNN提取序列信息的特征，再送入Transformer对序列进行处理和分析。这种方法可以通过以下步骤实现：

- 首先，在Transformer的输入端加入CNN卷积层。
- 然后，使用CNN提取序列信息的特征。
- 最后，将CNN提取的特征送入Transformer对序列进行处理和分析。

相关问题

cnn与transformer融合

CoAtNet是一种将CNN和Transformer结合起来的通用视觉模型。融合CNN和Transformer的正确方法是通过使用MBConv块和相对自注意力来将平移同变性、输入自适应加权和全局感受野融合在一起。CoAtNet利用了CNN和Transformer的超强能力，并在经典的ViT结构上引入了由3x3卷积组成的Conv Stem和由Depth-wise卷积和自注意力机制组合而成的CMT模块。通过这种融合，CoAtNet能够在不增加太多计算量的情况下大幅度提升视觉网络的精度。在ImageNet和下游任务上的实验证明了CoAtNet架构的优越性。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [论文导读：CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/123372945)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [CVPR22 ｜CMT：CNN和Transformer的高效结合（开源）](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/125551051)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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CNN+Transformer特征融合

CNN和Transformer是两种不同的神经网络结构，它们分别擅长处理图像和序列数据。在一些任务中，我们需要同时考虑图像和文本信息，这时候就需要将它们的特征进行融合。

一种常见的方法是使用CNN提取图像特征，使用Transformer提取文本特征，然后将它们进行融合。具体来说，可以将CNN提取的特征和Transformer提取的特征拼接在一起，然后再通过一些全连接层进行融合和预测。

另外，也可以使用注意力机制来实现特征融合。具体来说，可以使用自注意力机制（self-attention）来对文本特征进行加权平均，然后将加权平均后的文本特征与图像特征进行拼接，最后再通过一些全连接层进行预测。