半监督cnn Transformer

根据提供的引用内容，目前并没有半监督CNN Transformer 的相关论文或研究成果。但是，有一些相关的研究成果可以参考。

一种将CNN和Transformer结合起来的方法是TransFuse，它是一种用于医学图像分割的深度学习模型。TransFuse使用CNN提取图像特征，然后使用Transformer来对这些特征进行编码和解码。这种方法在医学图像分割任务中取得了很好的效果。

另一种相关的方法是使用半监督学习来训练CNN或Transformer模型。半监督学习是一种利用未标记的数据来提高模型性能的方法。在半监督学习中，模型使用标记数据和未标记数据进行训练，以提高模型的泛化能力。这种方法在图像分类和语音识别等任务中取得了很好的效果。