cnn和transfomer图像分类

CNN（卷积神经网络）和Transformer（变形器）都是常用于图像分类任务的深度学习模型。

首先，CNN是一种经典的图像分类模型。它通过使用卷积层、池化层和全连接层构成的多层神经网络，以从图像中学习到特征。CNN通过学习图像的局部结构和位置信息，能够对复杂的图像进行分析和分类。CNN在图像分类任务上表现出色，因为它能够从原始像素中提取出丰富的特征，并通过汇集特征进行分类。

与之相比，Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型，最初并不适用于图像分类。然而，通过将图像拆分成一系列的块，并将块的特征作为输入，可以将Transformer用于图像分类。Transformer通过多头自注意力机制（self-attention）来捕捉图像中单个块之间的关系，并使用多层前馈神经网络来学习整个图像的特征表示。相对于CNN，Transformer能够更好地捕捉图像中的全局信息，并更好地处理长距离依赖关系。

综上所述，CNN和Transformer都是强大的图像分类模型，其表现取决于不同的应用场景。CNN适用于需要从图像中提取局部特征的任务，而Transformer适用于更注重全局信息的任务。此外，如今也有一些将CNN和Transformer结合的模型，以综合两者的优势。对于具体的图像分类任务，选择合适的模型需要综合考虑数据集的特点、模型的复杂度和计算资源等因素。