Conv2Former是什么，工作流程是什么

Conv2Former是一种新型的神经网络结构，它将传统的卷积神经网络（CNN）转换为Transformer架构。Conv2Former的工作流程如下：

1. 输入图像通过一系列卷积层提取特征。
2. 特征图被分割成若干个小块，每个小块被看作是序列中的一个元素。
3. 将每个小块的特征向量通过一个线性变换，得到Query、Key、Value三个向量。
4. 将Query、Key、Value三个向量输入到Transformer的多头自注意力机制中进行处理。
5. 将处理后的结果通过全连接层进行后续处理，得到最终的输出。

Conv2Former相比传统的CNN具有以下优点：

1. 可以处理任意大小的输入图像。
2. 具有较强的空间关系建模能力。
3. 可以并行处理多个小块，提高计算效率。
4. 可以与Transformer中的其他模块结合使用，形成更复杂的网络结构。

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Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition是一篇2021年发表的论文，由Jiachen Li、Dong Yin、Yichao Zhou、Shiyi Lan、Shuaicheng Liu和Yong Liang等人撰写。该论文提出了一种新的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)架构——Conv2Former，它将二维卷积层(Conv2D)转换为Transformer中的自注意力机制(self-attention)，并取得了在多个视觉任务上的优异表现。

与传统的CNN相比，Conv2Former将卷积层转换为Transformer的形式，使得模型能够在全局上感知特征之间的关系，并且能够更好地捕捉长距离的关系。同时，Conv2Former还采用了分组卷积(group convolution)和深度可分离卷积(depthwise separable convolution)等技术，以在保证计算效率的同时提高模型性能。

在多个视觉任务上的实验结果表明，Conv2Former在ImageNet分类、CIFAR-10/100分类、COCO目标检测等任务上均取得了与当前最先进方法相媲美的结果，同时具有更少的参数和更高的计算效率。这表明了Conv2Former在将卷积神经网络转换为Transformer时的有效性和优越性。