CNN+Transformer

CNN和Transformer是两种不同的神经网络结构。CNN（卷积神经网络）主要用于处理图像和空间数据，它通过使用卷积层和池化层来提取图像的特征。而Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络结构。

然而，最近的研究表明，CNN和Transformer可以结合起来使用，以更好地处理图像和序列数据。一种常见的方法是将Transformer的自注意机制融入到一个CNN的主体中，而不是简单地将它们叠加在一起。这种方法可以在保留CNN的图像处理能力的同时，利用Transformer的自注意机制来捕捉序列数据的长距离依赖关系。一个例子是DETR，它使用CNN提取图像特征，然后使用Transformer的编码器和解码器来进行目标检测等任务。

因此，CNN和Transformer可以在不同的场景中相互补充使用，以提高模型在处理图像和序列数据方面的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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* *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: 50%"]
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