Vision Transformer 与卷积神经网络如何结合使用？

Vision Transformer (ViT) 是一种基于自注意力机制的图像分类模型，与传统的卷积神经网络 (CNN) 不同。虽然 ViT 在 ImageNet 数据集上的表现很好，但在一些具有局部结构信息的任务上，比如目标检测和分割，ViT 的性能相对较差。

因此，结合 ViT 和 CNN 可以实现更好的图像处理效果。一种常见的方法是使用 ViT 作为特征提取器，然后将这些特征输入到 CNN 中进行后续的分类、检测或者分割任务。这种方法被称为 ViT-CNN，其主要优势在于可以利用 ViT 的自注意力机制来获得全局的上下文信息，而 CNN 则可以从局部特征中提取更加准确的信息，从而实现更好的性能。

另外，还有一种更为直接的方法是将 ViT 与 CNN 直接融合。这种方法可以通过将 CNN 中的卷积特征与 ViT 中的自注意力特征进行拼接，然后再进行分类、检测或分割任务。这种方法被称为 ViT-CNN fusion，其主要优势在于可以同时利用 ViT 和 CNN 的优点，从而实现更好的性能。

需要注意的是，由于 ViT 和 CNN 的结构差异较大，因此在进行融合时需要进行一些调整和优化，以获得最佳的效果。