transformer+cnn

Transformer和CNN在特征维度上存在差异。CNN特征的维度是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、 token的数量和embedding维度）。为了对齐这些特征维度，需要在输入给Transformer分支时通过1×1卷积进行通道对齐和下采样，而在输入给CNN分支时通过1×1卷积进行通道对齐和上采样。此外，LayerNorm和BatchNorm用于归一化特征。＊＊＊另外，还有一篇名为《Locality Guidance for Improving Vision Transformers on Tiny Datasets》的论文提出了一种在小数据集上改进Vision Transformer性能的方法，你可以通过链接查看详情。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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