cnn和transformer的关系
时间: 2023-12-10 20:35:35 浏览: 165
视觉领域的CNN与Transformer综述
CNN和Transformer是两种不同的神经网络结构,它们各自有着自己的优点和缺点。CNN在图像处理领域表现出色,因为它具有平移不变性和局部相关性的归纳偏置,可以有效地捕捉图像中的局部特征。而Transformer则擅长处理序列数据,可以捕捉长距离的依赖关系。近年来,随着ViT等视觉Transformer结构的出现,有许多工作尝试将CNN和Transformer结合,以充分利用它们各自的优点,同时最大程度地保留全局和局部特征。这些结合了CNN和Transformer的网络结构通常被称为CNN-Transformer混合模型或者Transformer-CNN混合模型。
举个例子,一种常见的CNN-Transformer混合模型是将CNN用于提取图像的局部特征,然后将这些特征输入到Transformer中进行全局特征的提取和处理。这种结构可以在保留图像局部特征的同时,捕捉到图像中的全局信息,从而提高模型的性能。
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