基于CNN和Swin Transformer结合

基于CNN和Swin Transformer结合的方法可以在图像分类等任务中取得更好的效果。具体来说，该方法将Swin Transformer和CNN结构相结合，利用CNN提取图像的低级特征，然后将这些特征输入到Swin Transformer中进行更高级别的特征提取和处理。

下面是基于CNN和Swin Transformer结合的代码结构：

import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer
from cnn import CNN

class CNN_SwinTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(CNN_SwinTransformer, self).__init__()
        self.cnn = CNN()
        self.swin_transformer = SwinTransformer()
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

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

其中，`CNN`是一个用于提取图像低级特征的CNN模型，`SwinTransformer`是一个用于提取图像高级特征的Swin Transformer模型，`fc`是一个全连接层，用于将提取出的特征映射到类别空间。