基于CNN+transformerd的用于图像分类的模型有哪些

目前流行的基于CNN transformerd的用于图像分类的模型有以下几种：1. ViT (Vision Transformer)；2. DeiT (Dense Encoder-Decoder Transformer)；3. SETR (Spatial-Excitation Transformer)；4. CaiT (Cross-Attention Image Transformer)；5. Swin Transformer。以上模型均在大规模图像分类数据集上取得了不错的性能表现。

相关问题

基于cnn-rnn的图像分类

基于CNN-RNN的图像分类是一种利用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）相结合的方法，用于解决多标签图像分类问题。该方法通过学习一个联合图像-标签嵌入来描述语义标签依赖性和图像-标签相关性，并通过端到端的训练将两者融合在一个统一的框架中。具体来说，CNN用于提取图像特征，RNN用于对标签之间的依赖关系进行建模。该方法在公共基准数据集上的实验结果表明，取得了比最先进的多标签分类模型更好的性能。

以下是基于CNN-RNN的图像分类的一些步骤：
1. 使用CNN提取图像特征。
2. 将CNN提取的特征输入到RNN中，对标签之间的依赖关系进行建模。
3. 训练CNN-RNN模型，使其能够同时预测多个标签。
4. 在测试时，输入图像到CNN-RNN模型中，得到预测的标签。

除了CNN之外，关于图像分类还有哪些模型，都有什么优势

除了CNN之外，还有一些其他常用的图像分类模型，它们具有不同的优势。以下列举了几个常见的模型：

1. 支持向量机(SVM)：SVM 是一种经典的监督学习模型，可以用于图像分类任务。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现分类。SVM的优势在于对于小样本数据具有较好的泛化能力，能够处理高维特征。

2. 决策树：决策树是一种基于树结构的分类模型，通过一系列的分支条件对数据进行分类。决策树易于理解和解释，可以处理非线性特征和不平衡数据。

3. 随机森林(Random Forest)：随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。它能够处理大规模数据集，具有较强的鲁棒性和泛化能力。

4. 改进的全连接神经网络：传统的全连接神经网络也可以用于图像分类，但在处理图像数据时可能会遇到参数量过大和过拟合等问题。为了解决这些问题，可以采用一些改进的全连接神经网络结构，如LeNet、AlexNet、VGG等。

5. 循环神经网络(RNN)：RNN 主要用于序列数据的处理，但在一些特定的图像分类任务中也可以应用。例如，可以将图像分割成小块进行处理，然后使用 RNN 进行分类。RNN 具有处理序列数据的能力，适用于一些需要考虑上下文信息的图像分类问题。

需要注意的是，不同的模型适用于不同的问题和数据集。在选择模型时，需要根据具体情况进行评估和比较。