transformer和CNN的结合

Transformer和CNN结合可以发挥它们各自的优势，从而提高模型性能。以下是一些Transformer和CNN结合的方法：

1. CNN+Transformer编码器：这种方法是将CNN作为编码器，将图像或其他二维数据转换成一维的特征序列，然后使用Transformer进行进一步的处理。这种方法可以利用CNN的局部感知和平移不变性，同时利用Transformer的自注意力机制对全局信息进行建模，从而提高模型的性能。

2. Transformer+CNN解码器：这种方法是将Transformer作为编码器，将序列信息抽取出来，然后使用CNN作为解码器，将特征映射回图像或其他二维数据。这种方法可以利用Transformer的长距离依赖建模能力，同时利用CNN的卷积和池化操作来还原图像。

3. CNN+Transformer+CNN：这种方法是将CNN和Transformer串联起来，形成两个CNN和一个Transformer的结构。首先使用CNN提取局部特征，然后使用Transformer建模全局信息，最后再使用CNN对特征进行进一步提取和处理。这种方法可以充分利用CNN的局部感知和平移不变性以及Transformer的长距离依赖建模能力，从而提高模型的性能。

4. 在图像分类任务中，可以使用CNN作为特征提取器，然后使用Transformer进行分类，这种方法被称为Vision Transformer（ViT）。ViT通过将图像划分为固定大小的图块，然后将这些图块展平为序列来处理图像，从而在图像分类任务上取得了很好的性能。

总之，Transformer和CNN的结合可以充分利用它们各自的优势，从而提高模型的性能，这是目前深度学习领域的研究热点之一。