swin transformer融合ResNet

### Swin Transformer与ResNet的融合实现

#### 背景介绍
Swin Transformer 和 ResNet 是两种不同的神经网络架构，在计算机视觉领域各有优势。前者基于自注意力机制，擅长捕捉全局依赖关系；后者通过卷积操作来提取局部特征[^1]。

#### 方法论
一种常见的融合方式是在模型的不同阶段引入这两种架构的特点：

- **早期融合**：在网络前端使用ResNet作为基础骨干网，利用其强大的局部特征提取能力；
- **晚期融合**：在高层抽象表示处加入Swin Transformer模块，增强对于复杂模式的理解和建模。

具体来说，可以在预训练好的ResNet基础上附加一个或多个Swin层，形成混合型框架。这种做法不仅继承了传统CNN的优点，同时也融入了现代Transformer的优势[^3]。

#### Python代码示例
下面给出一段简单的PyTorch伪代码用于说明上述思路的实际应用:

import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
from timm.models.swin_transformer import swin_tiny_patch4_window7_224

class HybridModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(HybridModel, self).__init__()
        
        # 加载预训练权重并冻结参数
        self.resnet = resnet50(pretrained=True)
        for param in self.resnet.parameters():
            param.requires_grad_(False)

        # 替换最后一层全连接层为适应新任务所需的输出维度
        num_ftrs = self.resnet.fc.in_features
        self.resnet.fc = nn.Identity()

        # 添加Swin Transformer组件
        self.swin = swin_tiny_patch4_window7_224(pretrained=False)

        # 定义分类头
        self.classifier = nn.Linear(768 + 2048, num_classes=1000) 

    def forward(self, x):
        cnn_out = self.resnet(x)
        trans_out = self.swin(x)
        
        combined = torch.cat((cnn_out, trans_out), dim=-1)
        out = self.classifier(combined)
        return out

此段代码展示了如何创建一个新的类`HybridModel`,它先经过ResNet处理输入图像得到初步特征向量，再送入Swin Transformer进一步加工这些特征，最后将两者的结果拼接在一起并通过线性变换预测最终类别标签[^4]。