transformer + CNN

Transformer和CNN都是深度学习中常用的神经网络模型。Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于序列任务，如自然语言处理。而CNN是一种卷积神经网络，主要用于图像处理任务。

在一些工作中，使用了Transformer和CNN的结合来解决图像任务。例如DETR模型，它首先使用CNN提取图像特征，然后通过Transformer的encoder和decoder进行处理。这种结合可以充分利用CNN在图像处理中的优势，同时利用Transformer在序列任务中的自注意力机制。

另外，还有一种将Transformer的Self-attention融入CNN的backbone中的方法。这样做的好处是可以在CNN的基础上引入自注意力机制，增强了模型对图像中不同区域的关联性建模能力。

举个例子，最近发表的一篇论文《Bottleneck Transformers for Visual Recognition》就采用了CNN Transformer的结构，这种结构在我看来更加简洁优雅。这种模型通过引入Transformer的思想，取得了在图像识别任务上的较好效果。

综上所述，Transformer和CNN的结合在图像任务中有着不同的实现方式，可以根据具体任务和需求选择适合的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【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: 100%"]
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