CNN与transformer结合形成双通道模型

CNN (卷积神经网络) 和 Transformer 结合形成的双通道模型是一种融合了传统深度学习结构和自注意力机制的新型架构。这种模型通常会在图像处理领域中应用，例如计算机视觉任务。它分为两个主要部分：

1. **CNN通道**：这部分保留了CNN的优势，用于提取局部特征，通过一系列的卷积层、池化层等对输入图片进行下采样和特征提取。

2. **Transformer通道**：这部分引入了Transformer的自注意力机制，使得模型能够捕捉全局上下文信息，通过编码器和解码器结构处理序列数据，常用于处理长距离依赖问题。

两个通道可能会并行工作，也可能交替作用，其中一个通道对图像区域进行操作，另一个通道处理来自其他通道的信息或者直接的文本描述。这种设计允许模型同时利用空间局部性和时间顺序的重要性，从而提升性能。