cnn-transformer混合模型的优势

### CNN-Transformer混合模型的优势

#### 局部与全局特征融合
CNN擅长捕捉局部特征，而Transformer则能有效处理长距离依赖关系并建模全局上下文信息。通过将两者结合起来，可以在保持局部细节的同时获得更丰富的全局理解[^2]。

#### 提升计算效率
相较于纯Transformer结构，在早期阶段采用卷积层可减少参数量并加快训练速度。这是因为CNN能够高效地提取低级空间特征，从而降低了后续自注意力机制所需处理的数据维度[^1]。

#### 增强泛化能力
由于CNN具备良好的归纳偏置特性——即对输入图像的位置变化具有鲁棒性（平移不变性），这有助于改善模型在新样本上的表现；与此同时，借助于Transformer强大的表达力来弥补传统卷积神经网络可能存在的不足之处，进一步增强了整体系统的适应性和准确性[^3]。

import torch.nn as nn

class ConvTransBlock(nn.Module):
    def __init__(self, conv_channels, trans_dim, num_heads=8):
        super(ConvTransBlock, self).__init__()
        # 卷积部分用于捕获局部特征
        self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=conv_channels,
                                    out_channels=trans_dim,
                                    kernel_size=(3, 3),
                                    padding='same')
        
        # Transformer编码器负责学习序列间的相互作用
        encoder_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=trans_dim, nhead=num_heads)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layers, num_layers=6)

    def forward(self, x):
        conv_out = self.conv_layer(x).flatten(2).permute(2, 0, 1)  # (H*W, B, C)
        trans_out = self.transformer_encoder(conv_out)
        return trans_out.permute(1, 2, 0).view_as(x)


model = ConvTransBlock(conv_channels=64, trans_dim=512)
input_tensor = torch.randn((batch_size, channels, height, width))
output = model(input_tensor)