transformer和yolo结合与transformer和CNN结合的区别

transformer和YOLO结合与transformer和CNN结合的区别在于它们的目标和应用场景不同。YOLO算法是一种实时目标检测算法，它通过将图像分成网格并预测每个网格中的目标来实现目标检测。而transformer是一种用于序列建模的模型，主要应用于自然语言处理和图像生成等任务。

当将transformer与YOLO结合时，通常是为了改进目标检测的准确性和效率。通过使用transformer编码图像特征，并将其输入到YOLO网络中进行目标检测，可以提高目标检测的性能和鲁棒性。

与此相反，当将transformer与CNN结合时，通常是为了改进图像生成任务，例如图像描述生成和图像生成。通过使用transformer来捕捉图像中的全局上下文信息，并结合CNN来提取图像的局部特征，可以生成更准确和语义丰富的图像描述或生成更逼真的图像。

综上所述，transformer与YOLO结合主要应用于目标检测任务，而transformer与CNN结合主要应用于图像生成任务。