Cnn transformer

CNN和transformer是两种不同的神经网络模型。CNN（卷积神经网络）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络模型。它通过卷积层和池化层来逐步提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归。CNN在处理图像数据上具有很好的效果，因为它能够捕捉图像中的局部和空间关系。

而transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。它通过自注意力机制来处理序列数据，能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。transformer在机器翻译、文本摘要和语言生成等任务上取得了很大的成功。

最近的研究工作将transformer的自注意力机制融入了CNN的背骨结构中，而不是简单地叠加在网络之上。这种方法在保留CNN对图像特征提取能力的同时，也能够利用transformer的自注意力机制进行更好的特征表示和语义理解。类似的工作还包括DETR，在使用CNN提取图像特征后，接着使用transformer的编码器和解码器来完成目标检测等任务。通过结合CNN和transformer的优势，这些方法在图像处理和计算机视觉任务中取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CNN+Transformer算法总结（持续更新）](https://blog.csdn.net/qq_45752541/article/details/119799435)[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%"]
- *2* *3* [【深度学习】CNN+Transformer汇总](https://blog.csdn.net/zhe470719/article/details/124196490)[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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