基于CNN与视觉Transformer融合的图像分类模型
这份文件涉及使用PyTorch构建和训练一个结合卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(ViT)的模型,用于图像分类任务。文件首先引入了必要的库,包括torch、torchvision等,然后定义了一个简单的CNN模块 (CNNPreprocessor) 作为特征提取器,用于提取图像中的低级特征。这个CNN包含两个卷积层,结合ReLU激活函数和池化层来进行特征缩减。 在完成CNN的特征提取后,代码定义了一个视觉Transformer(ViT)模块来进一步处理由CNN提取的特征。这种混合模型旨在结合CNN的局部特征提取能力和ViT的全局关系建模能力,从而提高对复杂数据的分类效果。 文件还包括数据加载部分,使用torchvision中的datasets和transforms对输入数据进行预处理,将图像标准化为张量格式,并通过DataLoader分批加载数据以用于训练。随后,定义了损失函数和优化器,并展示了模型的训练和验证过程。 总体而言,这份代码演示了CNN与ViT的结合如何在图像分类任务中发挥作用,通过利用CNN和Transformer的各自优势,力图提升模型的性能