transformer+CNN

Transformer和CNN是两种不同的神经网络结构。Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于处理序列数据，例如自然语言处理任务。它通过在序列中的每个位置上计算注意力来捕捉不同位置之间的依赖关系。相比之下，CNN是一种卷积神经网络，主要用于处理图像等网格数据。它通过卷积操作来提取输入数据的局部空间特征。

虽然Transformer和CNN在设计上有所不同，但也有一些结合它们的方法。例如，在一些图像处理任务中，可以将Transformer的自注意力机制融入到CNN的backbone中，以提高模型对全局信息的感知能力。此外，还有一些类似的工作，如DETR，它使用CNN提取图像特征，并在之后接入Transformer的编码器和解码器。