在基于transformer的姿态估计任务，如何融合cnn和transformer

基于 Transformer 的姿态估计任务中，可以使用 CNN backbone 和 Transformer Encoder 的结构进行融合。具体步骤如下：

1.使用 CNN backbone 对输入图像进行特征提取，得到一个特征图。

2.将特征图 reshape 成一个二维矩阵，并输入到 Transformer Encoder 中进行处理。

3.将 Transformer Encoder 的输出 reshape 回原来的特征图大小，并取其激活最大值坐标位置作为关节点坐标。

4.将关节点坐标输入到后续的网络中进行姿态估计。

下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNNTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_backbone, transformer_encoder):
        super(CNNTransformer, self).__init__()
        self.cnn_backbone = cnn_backbone
        self.transformer_encoder = transformer_encoder
        self.fc = nn.Linear(256, 17) # 假设有17个关节点

    def forward(self, x):
        # CNN backbone
        x = self.cnn_backbone(x)
        # reshape
        b, c, h, w = x.size()
        x = x.view(b, c, h*w)
        x = x.permute(0, 2, 1)
        # Transformer Encoder
        x = self.transformer_encoder(x)
        # reshape
        x = x.permute(0,2, 1)
        x = x.view(b, c, h, w)
        # 取最大值坐标
        x, _ = torch.max(x.view(b, c, -1), dim=2)
        # 全连接层
        x = self.fc(x)
        return x