ResNet与Transformer的完美融合，低耗高效，准确率直逼99.13%！

2024深度学习发论文&模型涨点之——ResNet+Transformer

ResNet和Transformer是深度学习领域中的两个非常重要的架构。ResNet（残差网络）以其深层架构和残差连接而闻名，能够有效提取图像的局部特征。而Transformer则以其自注意力机制为核心，能够捕捉序列中的长距离依赖关系，尤其在自然语言处理领域取得了巨大成功。将这两种架构结合起来，旨在充分利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力，以期在复杂视觉任务中取得更好的性能。

ResNet和Transformer的结合可以在多个领域提供强大的性能，尤其是在图像分类、目标检测、语义分割等任务中。通过结合这两种架构，模型不仅能够提取图像的局部细节特征，而且能够从全局角度理解图像的语义信息，从而更准确地进行分类和识别。

如果有同学想发表相关论文，小编整理了一些ResNet+Transformer【论文代码】合集，以下放出部分，全部论文PDF版，需要的同学公重号【AI科研灵感】回复“多模态融合”即可全部领取

论文精选

论文1：

A Comparative Study of CNN, ResNet, and Vision Transformers for Multi-Classification of Chest Diseases

CNN、ResNet和视觉变换器在胸部疾病多分类中的比较研究

方法

• Convolutional Neural Networks (CNNs)：使用Keras Sequential模型构建，包含多个卷积层、最大池化层、Flatten层、Dense层，用于从胸部X光图像中提取特征。

• Residual Networks (ResNet)：使用跳跃连接来训练非常深的网络，解决传统深度CNNs中可能出现的梯度消失问题。

• Vision Transformers (ViTs)：利用变换器架构处理224×224像素的图像，将图像分割成32×32的patches作