CNN如何有效地与Transformer结合

文章探讨了如何结合CNN和Transformer的优势,通过先用CNN提取图像特征,然后用Transformer进行处理分析,或者在Transformer中加入CNN层,以及使用融合层整合两者结果,以提升模型性能。

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CNN (卷积神经网络) 和 Transformer 结合的方法有很多,一般有以下几种常见的方法:

  1. 先使用 CNN 提取图像的特征,再使用 Transformer 对提取的特征进行处理和分析。

  2. 在 Transformer 的输入端加入 CNN 卷积层,使用 CNN 提取序列信息的特征,再送入 Transformer 对序列进行处理和分析。

  3. 在 Transformer 和 CNN 中间加入融合层,使用多种不同的方法将 Transformer 和 CNN 的结果进行融合,以得到更加准确的结果。

因为 Transformer 和 CNN 各有优缺点,结合使用可以发挥两者的优

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