transformer和cnn模型结合图像分类

### 结合Transformer和CNN进行图像分类

#### 构建混合架构
为了实现高效的图像分类，一种有效的方法是将卷积神经网络(CNN)与变换器(Transformer)相结合。这种组合利用了CNN强大的空间特征提取能力和Transformer捕捉全局依赖性的优势[^1]。

#### 数据预处理与输入适配
当准备数据集时，确保图片被调整到适合输入给定模型的大小。对于CNN部分来说，这通常意味着固定高度宽度像素值范围；而传递至Transformer前，则需进一步处理成特定长度向量形式以便于后续操作。具体而言，在此过程中可能涉及到展平(flatten)，重塑(resize)或是其他方式来改变张量形状使之适应预期规格[^3]。

#### 特征融合机制设计
考虑到两种不同类型的层之间可能存在维度差异问题，解决方案之一就是让两者输出具有相同的尺寸——即通过适当设置参数使它们产生的特征映射拥有相等的高度、宽度及深度（通道数量）。之后就可以安全地执行逐元素加法(element-wise addition), 或者采用更复杂的策略比如拼接(concatenation)。

#### 实现细节展示
下面给出了一段简化版Python代码片段用于说明上述概念的实际编码方法：

import torch.nn as nn

class CNN_Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super().__init__()
        
        self.cnn_features = nn.Sequential(
            # 定义若干个标准二维卷积层...
            ...
            
            # 添加自定义模块以调整最终输出shape满足transformer需求
            nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)),  
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(in_features=..., out_features=d_model),
        )
    
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=n_heads)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_encoders)

        self.classifier_head = nn.Linear(d_model, num_classes)


    def forward(self,x):
        cnn_out=self.cnn_features(x).unsqueeze(1)# 增加时间步维度
        
        trans_out=self.transformer_encoder(cnn_out)
        
        logits=self.classifier_head(trans_out[:,-1,:])
        
        return logits

该类`CNN_Transformer`首先经过一系列常规卷积运算获取局部视觉表征，接着经由线性投影转换为适用于注意力机制工作的隐状态表示，并送入多头自我注意组成的编解码框架内完成上下文理解任务最后再经全连接层得到类别预测得分[^4]。