CNN-transformer

### CNN与Transformer的结合及其应用

#### 结合背景与发展
近年来，在深度学习领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformers都取得了显著的成功。CNNs擅长捕捉局部特征并利用空间层次结构，而Transformers通过自注意力机制能够有效建模全局依赖关系[^1]。

#### 实现方法
为了融合两者的优势，一些研究提出了混合架构。例如，ViT (Vision Transformers) 将图像分割成多个patch，并像处理文本一样对待这些片段；而在其他变体中，则是在标准CNN之后加入若干层Transformer encoder来增强表示能力。这种组合可以在保持CNN高效提取低级视觉特性的基础上引入更强的上下文理解力。

import torch.nn as nn

class ConvTransModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ConvTransModel, self).__init__()
        
        # 定义一个简单的CNN部分
        self.cnn_features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
        )
    
        # 转换为适合输入给Transformer的形式
        self.flatten = nn.Flatten(start_dim=2)

        # 假设这里有一个预训练好的Transformer Encoder模块
        from transformers import ViTModel
        self.transformer_encoder = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')

        # 分类头
        self.classifier = nn.Linear(self.transformer_encoder.config.hidden_size, num_classes)


    def forward(self, x):
        cnn_out = self.cnn_features(x)
        flattened = self.flatten(cnn_out).permute((0, 2, 1))
        trans_out = self.transformer_encoder(flattened)[0][:, 0]
        logits = self.classifier(trans_out)
        return logits

此代码展示了如何构建一个基于PyTorch框架下的简单CNN加Transformer模型实例。首先定义了一个基础版的CNN用于初步特征抽取，接着将输出转换形状以便作为后续Transformer组件的输入，最后经过全连接层完成最终预测任务。

#### 应用场景
这类集成方案特别适用于那些既需要关注细节又重视整体语境的任务：

- **计算机视觉中的目标检测**：在识别物体的同时还需要考虑到周围环境的影响；
- **自然语言处理里的机器阅读理解和问答系统**：不仅要知道单个词语的意义还要明白它们在整个句子乃至文档内的作用；
- **医疗影像分析**：对于病理切片等复杂图片来说，既要精确描绘细胞形态又要把握组织间的关联性。