卷积Transformer

卷积Transformer是一种结合了传统卷积和Transformer的混合模型。在计算机视觉中，虽然Transformer在近两年取得了很大的成功，但传统卷积并没有完全输给Transformer。实际上，Transformer在视觉任务中仍然借助卷积操作进行Patch Embedding，以获取图像的局部特征。卷积作为一种不破坏图像二维信息的算子，仍然被广泛应用于基于Transformer的模型中。

相关问题

卷积transformer

能否简单解释一下？

当涉及技术问题时，我可以提供有限的信息和帮助。卷积Transformer是一种结合了卷积神经网络和Transformer架构的深度学习模型，它在自然语言处理和计算机视觉等领域得到广泛应用。该模型通过将输入数据进行卷积和全连接操作，在多个层次上提取特征，以实现信息的转换和处理。相比传统的Transformer模型，卷积Transformer能够更好的处理时序数据，提升模型的性能和效率。

卷积与transformer结合

在最近的研究中，有一种新的架构名为卷积视觉转换器（CvT）将卷积与transformer结合起来。这种方法通过在视觉转换器（ViT）中引入卷积，以获得更好的性能和效率。CvT的设计包括两个主要修改：在transformer层次结构中引入了新的卷积令牌嵌入，以及利用卷积投影的卷积transformer块。这些修改将卷积神经网络（CNN）的优点（如平移、缩放和失真不变性）引入到ViT架构中，同时保留了transformer的优点（如动态关注、全局上下文和更好的泛化）。实验证明，CvT在ImageNet-1k数据集上表现出比其他Vision transformer和resnet更先进的性能，并且参数更少，计算量更低。此外，通过在更大的数据集上进行预训练并对下游任务进行微调，CvT的性能也得到了提高。该论文还指出，删除位置编码这一关键组件，并结合卷积，可以简化更高分辨率视觉任务的设计。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [读论文之transformer系列-CvT：将卷积引入transformer](https://blog.csdn.net/dear_queen/article/details/122302336)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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