cnn-transformer综述

### CNN与Transformer结合的技术分析 近年来，随着深度学习技术的发展，CNN（卷积神经网络）和Transformer逐渐成为计算机视觉领域的两大核心技术。然而，二者各有优缺点：CNN擅长提取局部特征[^1]，而Transformer能够有效捕捉全局信息[^2]。为了充分利用二者的优点，研究者们提出了多种将CNN与Transformer结合的方法。 #### 早期层融合 一种常见的融合策略是在网络的早期阶段引入CNN和Transformer的合作。具体而言，CNN会先从输入数据中提取低级特征，并将其转化为适合Transformer处理的形式。例如，可以通过空间重塑操作将二维特征图转换为一维序列，随后送入Transformer进行进一步处理[^3]。这种方式能够在保持局部细节的同时增强模型对全局上下文的理解能力。 #### 横向层融合 横向层融合是指在整个网络的不同层次上交替使用CNN和Transformer组件。这意味着每一层都可以独立地贡献其特有的感知模式——即短程交互由前者负责，远程关联则交予后者管理。这样的设计不仅增加了模型表达复杂函数的能力，还促进了不同类型信息之间的交流互动。 #### 顺序融合 在这种架构下，整个流程分为两个连续的部分：首先是通过一系列标准卷积运算获取初步的空间分布特性；接着把这些结果当作新输入交给后续基于注意力机制构建起来的大规模计算单元去发现隐藏更深的关系网路结构[^4]。此方法简单直观却非常高效，因为它既保留了传统图像预处理的优点又融入现代自然语言理解所依赖的核心理念—自我关注(self-attention)。 #### 并行融合 不同于前面提到的各种串接型态,这里采取完全分离但最终汇整的方式运作:两条路径同步前进却不互相干扰直到最后才决定如何综合双方成果呈现出来. 这种做法的好处在于可以让每一个分支都专注于自己最擅长的任务领域而不必担心会影响另一个部分的表现质量; 同时也给予开发者更多灵活性来调整权重分配比例从而达到最佳整体效能目标.[^3] #### 编码器-解码器架构 在此类设置里,CNN扮演着前端角色专门用于捕获原始像素级别的细微差别作为基础素材提供给后端使用的高级抽象工具--也就是我们的主角之一Transformers来进行高层次的信息重组工作形成最终输出答案的过程描述如下所示:[^3] ```python class EncoderDecoderModel(nn.Module): def __init__(self,...): super(EncoderDecoderModel,self).__init__() self.encoder = ConvolutionalLayers(...) # 使用CNN实现编码功能 self.decoder = TransformerBlocks(...) # 利用Transformer完成解码任务 def forward(x): encoded_features = self.encoder(x) decoded_output = self.decoder(encoded_features) return decoded_output ``` #### 交叉教学方案 当面对大量未标注样本时，可以采用半监督学习框架下的交叉指导策略训练联合体系统统。该过程涉及让每种子模块分别针对已知类别实例做出预测并对错误率敏感度较高的对方施加额外压力促使改进直至达成共识为止。这样做的好处是可以显著减少人工成本同时也提高了泛化性能水平。 综上所述，无论是哪种具体的实施方案都被证明可以在特定条件下取得优于单一算法的结果。未来的研究方向可能会集中在探索更加智能化自动化的组合规则以及降低计算资源消耗等方面继续深入挖掘潜力无限的新可能性。