ConvNet+Transformer

ConvNet Transformer 是一种结合了卷积神经网络 (ConvNet) 和 Transformer 模型的混合模型。它的目的是在计算机视觉任务中同时利用 ConvNet 和 Transformer 的优势。

ConvNet 是一种经典的深度学习模型，主要用于处理图像数据。它通过一系列的卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归。

而 Transformer 是一种用于自然语言处理任务的模型，最著名的应用是在机器翻译任务中取得了优秀的效果。Transformer 模型使用自注意力机制来捕捉输入序列中的相关性，并通过多层堆叠的方式进行编码和解码。

ConvNet Transformer 将 ConvNet 的卷积特征提取能力和 Transformer 的自注意力机制相结合，可以在图像处理任务中更好地捕捉局部和全局的特征。这种混合模型通常应用于图像分类、目标检测、图像生成等计算机视觉任务中，可以取得更好的性能。