必学！CNN与Transformer融合的4种方法详解，从入门到精通，建议收藏！

原创于 2025-09-28 16:45:12 发布 · 1.1k 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#cnn #transformer #人工智能 #大模型学习 #大模型入门 #大模型 #AI大模型

前言

CNN与Transformer的融合是计算机视觉领域一个非常重要且活跃的研究方向。两者结合可以取长补短：CNN能高效地提取局部特征（如边缘、纹理），而Transformer擅长建模全局上下文依赖关系。

以下是几种主流的融合方法，从简单到复杂，并附上典型代表模型：

1. 串行式融合（Sequential Fusion）

这是最直接、最常见的融合方式，通常以CNN作为特征提取的“骨干网络”（Backbone），然后将提取的特征图输入Transformer进行全局关系建模。

核心思想：CNN (特征提取) -> Transformer (关系建模)
典型代表：

ViT (Vision Transformer)：虽然ViT直接将图像切分为Patch送入Transformer，但其思想可视为用“一个非常浅的CNN”（即Patch投影层）进行初步特征提取，然后完全依赖Transformer。更符合串行思想的变体是：
BoTNet (Bottleneck Transformer)：将ResNet最后几个Bottleneck中的3x3卷积替换为Multi-Head Self-Attention (MHSA)。保持了ResNet的整体结构，只在深层使用Transformer，因为深层特征图尺寸小，计算自注意力代价低。
CNN Backbone + Transformer Head：许多检测、分割模型采用此设计，如DETR。使用CNN（如ResNet）从图像中提取2D特征图，然后将其展平为一序列特征向量，送入Transformer Encoder-Decoder进行目标关系推理和预测。

优点：结构简单，充分利用了CNN在早期视觉特征提取上的优势，避免了Transformer从头开始学习低级特征的巨大计算量和数据需求。
缺点：Transformer主要只在后期处理高级语义信息，前期和中期缺乏全局交互。

2. 并行式融合（Parallel Fusion）

让CNN和Transformer分支同时处理输入数据，然后在某一阶段将两者的特征进行融合。

核心思想：两个分支分别处理输入，然后进行特征融合 [CNN分支特征 ⊕ Transformer分支特征]。
典型代表：

CoAtNet (Convolution + Attention Network)：将卷积（Conv）和自注意力（Self-Attention）在同一个Block中并行处理。具体地，输入同时经过MBConv（MobileNet的卷积块）和Self-Attention分支，然后将两个结果特征图按元素相加（Add）融合。
许多双分支网络结构：设计一个CNN分支和一个Transformer分支，通过特定的融合模块（如相加、拼接、注意力融合等）将两个分支的信息整合。

优点：模型可以同时捕获局部细节（通过CNN）和全局上下文（通过Transformer），信息流更加丰富和互补。
缺点：计算量和参数量通常会显著增加，因为需要维护和运行两个分支。

3. 层级式或混合式融合（Hierarchical/Hybrid Fusion）

这是目前最主流、效果最好的方式，可以看作是串行式的深化。它不是在最后才融合，而是在网络的不同层级、不同阶段引入Transformer模块，形成一种“你中有我，我中有你”的混合架构。

核心思想：构建一个层次化特征金字塔，在不同尺度的特征层上引入Transformer模块。
典型代表：

Swin Transformer：虽然它是纯Transformer架构，但其核心思想——移位窗口（Shifted Windows）——完美地解决了将Transformer融入密集预测任务的关键问题（计算效率）。Swin Transformer构建了层次化的特征图，随着层数加深，感受野增大，特征图尺寸减小，这与CNN的设计哲学完全一致。这使得它可以直接替换任何CNN Backbone。
PVT (Pyramid Vision Transformer)：同样是构建了类似CNN的金字塔结构，在不同分辨率上使用Transformer，使其成为适用于密集任务（如检测、分割）的通用Backbone。
CvT (Convolutional vision Transformer)：将卷积的优点引入ViT。主要体现在两点：1) 用卷积进行Token嵌入（Token Embedding），取代ViT的线性投影；2) 用卷积投影（Convolutional Projection）取代Transformer中的线性投影层来生成Query, Key, Value。这是在Transformer内部微观地融合卷积思想。

优点：兼具了CNN的多尺度层次化建模优势和Transformer的全局建模能力，在各项视觉任务上取得了极佳的性能。计算效率也通过窗口注意力等机制得到了很好的平衡。
缺点：结构设计相对复杂。

4. 核心模块替换（Core Module Replacement）

不改变整体网络结构，只将CNN中的某些特定模块替换为具有类似功能的Transformer模块。

核心思想：找到功能相似的模块进行替换，例如用Self-Attention层替换大尺寸的卷积层。
典型代表：

BoTNet（前面提到过）：是这种思想的典型体现。它认为ResNet中最后的3x3卷积层的作用是融合空间信息，而Self-Attention是完成此任务的更强大的工具，因此直接进行替换。
AA-ResNet (Attention-Augmented ResNet)：在卷积网络中直接加入Attention层，而不是替换。

优点：实现简单，可以轻松改造现有的成熟CNN架构，带来性能提升。
缺点：替换的位置和方式需要仔细设计，否则可能效果不佳或计算成本过高。

总结与对比

方法	核心思想	优点	缺点	典型模型
串行融合	CNN做Backbone，Transformer做Head	结构简单，充分利用两者优势	前期缺乏全局交互	ViT, BoTNet, DETR
并行融合	双分支同时处理，后期融合	信息丰富，局部全局同时捕获	计算开销大	CoAtNet, 各种双分支网络
层级融合	在不同层级/尺度引入Transformer	多尺度+全局建模，性能SOTA	结构设计复杂	Swin T , PVT, CvT
模块替换	将特定CNN层替换为Transformer层	改造现有模型简单	替换策略需精心设计	BoTNet, AA-ResNet

选择哪种方法？

如果你想要一个强大的通用Backbone：首选层级式/混合式的方法（如Swin Transformer、PVT系列），它们已成为当前视觉领域的基石模型。
如果你在做特定任务（如目标检测）：串行式非常常见且有效（如CNN Backbone + Transformer Head的DETR范式）。
如果你希望轻量化和高效率：可以关注在模块替换或并行融合上做了优化的模型（如CoAtNet），或者直接使用高效的混合架构。
如果你是改进现有CNN模型：可以尝试模块替换，在关键部位加入Attention来提升模型性能。

总之，CNN与Transformer的融合不是简单的二选一，而是如何巧妙地结合两者的 inductive biases（归纳偏差），构建出更高效、更强大的视觉模型。目前的发展趋势是向着更深度的层级混合式架构演进。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
在这里插入图片描述
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。