CNN Vision Transformer matlab

### CNN与Vision Transformer结合的Matlab实现

融合卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(Vision Transformer, ViT)的方法已经在图像处理领域取得了显著进展[^1]。然而，目前主流的ViT框架主要基于Python环境下的PyTorch或TensorFlow开发，在MATLAB中的支持相对有限。

尽管如此，MathWorks官方文档提供了如何集成自定义深度学习层以及导入外部预训练模型的支持[^2]。对于希望在MATLAB中探索CNN-ViT架构的研究人员来说，可以考虑以下两种方法：

#### 方法一：通过ONNX转换器引入预训练模型
一种可行的方式是从其他平台导出已有的混合模型并将其迁移到MATLAB环境中。具体而言，可以在Python环境下构建所需的CNN-ViT结构，并保存为ONNX格式文件；之后利用`importONNXLayers`函数加载到MATLAB工作区中继续调参优化。

% 导入ONNX模型至MATLAB
layers = importONNXLayers('cnn_vit.onnx');
analyzeNetwork(layers);

这种方法允许使用者充分利用现有资源的同时享受MATLAB强大的工具箱功能。

#### 方法二：手动创建定制化深层网络
另一种更为灵活的选择是在MATLAB内部逐步搭建起整个网络拓扑。虽然这可能涉及到更多编码量，但也给予开发者更大的自由度去调整细节参数配置。下面给出一段简化版代码片段用于说明这一过程：

function dlnet = createCnnVitNet()
    % 定义输入尺寸
    inputSize = [224 224 3];
    
    % 构建基础CNN部分...
    layers_cnn = [
        imageInputLayer(inputSize,'Normalization','none')
        convolution2dLayer(7,64,'Stride',2,'Padding','same') 
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        maxPooling2dLayer(3,'Stride',2)];

    % 将特征图分割成patch序列作为ViT输入...
    patchSize = [16 16]; numPatchesPerDim = floor(inputSize(1:2)./patchSize); 

    % 添加位置嵌入及多头注意力机制构成ViT模块...
    transformerLayers = ...];

    % 组合两大部分形成最终网络架构
    layerGraph = connectLayers(layerGraph,...
                               'lastConvOut', ...
                               'firstTransIn');

    dlnet = dlnetwork(layerGraph);

end

值得注意的是上述示例仅展示了概念性的框架设计思路，实际应用时还需要根据特定任务需求进一步完善各个组件的具体实现逻辑。