CNN+transformer

CNN和Transformer是两种不同的神经网络模型。CNN（卷积神经网络）是一种经典的深度学习模型，主要用于图像处理任务。而Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于序列数据的建模和处理。

不同之处在于它们的网络结构和工作原理。CNN通过卷积层和池化层来提取图像的局部特征，并逐渐扩大感受野以获取全局信息。而Transformer则通过自注意力机制来同时考虑序列中所有位置的信息，不受局部范围的限制。

然而，有些研究将Transformer的自注意力机制融入到了CNN的背骨网络中，而不是简单地叠加。这种方法可以充分利用Transformer的自注意力机制来提取序列数据中的相关信息，并结合CNN的特点进行处理。这样可以在保留传统CNN的优势的同时，还能够获得Transformer的建模能力。在这种结构中，输入首先通过1×1卷积进行通道维度的对齐，然后进行下采样或上采样。此外，LayerNorm和BatchNorm等归一化技术也常被用于处理特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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* [【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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