卷积网络后加一层transformer

在这篇论文中，提出了一种新的架构，名为卷积视觉转换器(CvT)，通过在视觉转换器(ViT)中引入卷积来提高性能和效率。具体来说，通过两个主要修改实现了这一目标：首先是在Transformer中引入新的卷积令牌嵌入的层次结构，其次是利用卷积投影的卷积Transformer块。这样的变化将卷积神经网络(CNN)的优点引入了ViT架构中，如平移、缩放和失真不变性，同时保持了Transformer的优点，如动态关注、全局上下文和更好的泛化。实验证明，CvT相比其他Vision Transformer和ResNet，在ImageNet-1k数据集上实现了最先进的性能，并且参数更少、计算量更低。此外，在更大的数据集上进行预训练并微调下游任务时，CvT的性能也得到了提高。总的来说，CvT是一种将卷积网络和Transformer结合的有效方法，可以在视觉任务中取得较好的性能。

要实现在卷积网络后加一层Transformer，可以按照以下步骤进行：
1. 首先，在卷积网络的输出上应用Transformer的注意力机制，以捕捉全局上下文信息和动态关注。这可以通过将卷积网络的输出作为Transformer的输入，并应用Transformer的多头自注意力机制来实现。
2. 然后，可以添加Transformer的线性层和激活函数，以进一步处理卷积网络的输出并获得更好的特征表示。
3. 最后，可以在Transformer的输出上添加额外的分类层或其他任务特定的层，以完成具体的任务。

通过在卷积网络之后添加一层Transformer，可以利用Transformer的优点来提高特征提取的能力，并结合卷积网络的平移不变性和局部特征提取能力，从而获得更好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [读论文之transformer系列-CvT：将卷积引入transformer](https://blog.csdn.net/dear_queen/article/details/122302336)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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