cnn结合transformer

将CNN和Transformer结合是一种常见的做法，可以充分利用两者的优势。在这种结合中，通常是将Transformer中的Self-attention机制融入到一个CNN的backbone中，而不是简单地叠加两个模型。这种结合可以在图像领域中实现更强大的特征提取和语义理解能力。

类似的工作还有DETR，在DETR中，首先使用CNN提取图像特征，然后使用Transformer的encoder和decoder来进行目标检测和分割任务。这种结合的方法已经在目标检测和分割领域取得了很好的效果。

总的来说，CNN和Transformer的结合可以充分发挥两者的优势，提高图像领域任务的性能和效果。

相关问题

CNN结合transformer

CNN结合Transformer是将Transformer的Self-attention融入了一个CNN的backbone中，而非简单的叠加。这种方法的目的是解决CNN和Transformer特征维度不一致的问题。CNN的特征维度是C×H×W（C、H、W分别为通道、高度和宽度），而Transformer的patch embedding维度是(K 1) × E（K、1和E分别表示图像patch的数量、[cls] token的数量和embedding维度）。因此，在将输入送入Transformer分支之前，需要通过1×1卷积对齐通道维度并进行下采样。而当从Transformer分支送入CNN分支时，同样需要通过1×1卷积对齐通道维度并进行上采样。此外，LayerNorm和BatchNorm用于归一化特征。这种结合CNN和Transformer的方法能够充分利用它们各自的优势，提高模型的性能和表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [CNN+Transformer算法总结（持续更新）](https://blog.csdn.net/qq_45752541/article/details/119799435)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【深度学习】CNN+Transformer汇总](https://blog.csdn.net/zhe470719/article/details/124196490)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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cnn和transformer结合

CNN和Transformer的结合主要是为了充分利用它们各自的优势。CNN（卷积神经网络）在图像处理任务中表现出色，但对于长距离依赖关系的捕捉能力有限。而Transformer则能够更好地捕捉长距离的依赖关系，适用于序列建模任务。因此，将CNN和Transformer结合起来可以在图像处理任务中更好地捕捉全局和局部特征，提高网络的性能。

具体实现上，一种常见的方法是在CNN特征提取之后使用Transformer的encoder和decoder来处理特征。这样可以保留CNN对图像的局部特征提取能力，同时利用Transformer的encoder来捕捉图像中的长距离依赖关系，并使用decoder生成相应的输出。

通过这种结合，网络可以更好地利用CNN的卷积操作对图像进行特征提取，再使用Transformer的自注意力机制来对这些特征进行全局建模。这样的结合可以在许多图像处理任务中取得更好的性能，比如目标检测、图像分类等。