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。
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：
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。
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。
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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