cnn-Transformer

cnn-Transformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的模型架构。与传统的方法不同，cnn-Transformer将Self-attention机制融入了一个CNN的backbone中，而不是简单地将它们叠加在一起。这种结合可以有效地捕捉图像中的全局上下文信息，并且具有较好的特征提取和建模能力。

类似的工作DETR（Detection Transformer）也采用了类似的思路。它首先使用CNN提取图像特征，然后将特征传递给Transformer的encoder和decoder部分进行目标检测任务。

通过将CNN和Transformer相结合，cnn-Transformer在图像相关任务中取得了很好的表现，如图像分类、目标检测和图像生成等。

相关问题

CNN-Transformer

CNN-Transformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的深度学习模型。它最初是由谷歌研究人员提出的，目的是在图像分类和自然语言处理任务中实现更好的性能。

CNN通常用于处理图像数据，而Transformer则用于处理序列数据（例如自然语言句子）。通过将两种类型的模型结合起来，CNN-Transformer可以同时处理图像和文本数据，从而提高模型的多模态处理能力。

在CNN-Transformer中，CNN用于提取图像特征，而Transformer则用于提取文本特征。这些特征然后被结合在一起，以便进行分类或其他任务。由于CNN-Transformer结合了两种类型的模型，因此它可以在多种领域中得到广泛应用，例如视觉问答、图像字幕和多模态情感分析等。

cnn-transformer

CNN-Transformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的深度学习模型。这种模型最初被提出来用于图像分类和语音识别任务。CNN可以有效地处理图像和语音等序列数据，而Transformer模型则擅长于处理序列数据之间的长期依赖关系。将这两种模型结合起来，可以更好地处理序列数据之间的长期依赖关系，并且在图像分类和语音识别等任务上取得了很好的效果。