cnn+transformer与swin transformer的异同点

CNN+Transformer和Swin Transformer是两种不同的神经网络模型，它们在结构和应用方面存在一些异同点。

CNN+Transformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的模型。它的主要思想是在CNN的基础上引入Transformer的自注意力机制，以提高模型对全局信息的感知能力。CNN+Transformer在计算机视觉任务中表现出色，如图像分类、目标检测和语义分割等。

Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型。与传统的Transformer模型不同，Swin Transformer引入了分层的注意力机制，将图像分割成小块进行处理，从而减少了计算复杂度。Swin Transformer通过层次化的注意力机制有效地捕捉了图像中的全局和局部信息，使得模型在大规模图像分类任务上取得了很好的性能。

异同点如下：
1. 结构：CNN+Transformer结合了CNN和Transformer，而Swin Transformer是一种基于Transformer的模型。
2. 注意力机制：CNN+Transformer和Swin Transformer都使用了Transformer的自注意力机制，但Swin Transformer引入了分层的注意力机制来处理图像。
3. 计算复杂度：Swin Transformer通过分块处理图像来减少计算复杂度，而CNN+Transformer没有这个设计。
4. 应用领域：CNN+Transformer主要应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割等；而Swin Transformer主要用于图像分类任务。