CNN+swin transformer

CNN+swin transformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Swin Transformer的模型架构。Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它通过引入局部窗口机制和分层的Transformer结构来处理图像数据。CNN+swin transformer的目标是结合CNN的优势（对局部特征的提取）和Swin Transformer的优势（对全局特征的建模），以提高图像分类的性能。

下面是一个示例代码，展示了如何使用CNN+swin transformer进行图像分类：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
from swin_transformer import SwinTransformer

# 定义CNN+swin transformer模型
class CNN_SwinTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(CNN_SwinTransformer, self).__init__()
        self.cnn = resnet50(pretrained=True)
        self.swin_transformer = SwinTransformer(
            hidden_dim=96,
            layers=[2, 2, 18, 2],
            heads=[3, 6, 12, 24],
            num_classes=num_classes
        )

    def forward(self, x):
        features = self.cnn(x)
        output = self.swin_transformer(features)
        return output

# 创建CNN+Swin Transformer模型实例
model = CNN_SwinTransformer(num_classes=10)

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('cnn_swin_transformer.pth'))

# 将图像输入模型进行分类
input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_image)

# 输出分类结果
_, predicted_class = torch.max(output, 1)
print("Predicted class:", predicted_class.item())

这段代码首先定义了一个CNN_SwinTransformer类，其中包含了一个预训练的CNN模型（这里使用了ResNet-50）和一个Swin Transformer模型。然后，创建了一个CNN_SwinTransformer模型实例，并加载了预训练权重。最后，将输入图像传入模型进行分类，并输出分类结果。