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。