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判断一个人是否为美人，既要看她各个五官，也要看她各个五官占的比例和协调。
既要照顾好局部信息，也要照顾好全局信息。
局部信息用小的感受野进行感受，而全局信息用大的感受野进行感受。
0号token在第一层就可以看到其它所有的token。
而CNN在多层卷积后才有这个机会。（比如最开始是3x3的卷积，下一层是9x9的卷积，只有在下一层时才能够看到其他8个3x3的卷积部分）
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-811804.html
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介绍三篇结合使用CNN+Transformer进行学习的论文：CvT（ICCV2021），Mobile-Former（CVPR2022），SegNetr（arXiv2307）. 论文：https://arxiv.org/abs/2103.15808 代码：https://github.com/leoxiaobin/CvT 解读：CvT | CNN+Vision Transformer会有什么样的火花呢？ - 知乎 (zhihu.com) 读论文之transformer系列-CvT：将卷积引入
文献题目：CMKD: CNN/Transformer-Based Cross-Model Knowledge Distillation for Audio Classification 文献时间：2022 音频分类是一个活跃的研究领域，具有广泛的应用。 在过去十年中，卷积神经网络 (CNN) 已成为端到端音频分类模型的事实上的标准构建块。 最近，仅基于自注意力机制（如音频频谱
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基于CNN-Transformer时间序列预测模型 特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构 4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等） 5、数据从excel文件中读取，更换简单
1.1 学习情况考察 考察学生对于人工神经网络课程呢的学习情况 1.2 深入研究人工神经网络应用 学习不同领域、不同任务下，不同网络的应用。 2.1 猫咪分类 2.1.1任务简介： 根据所学的人工神经网络的知识对十二种猫进行分类，属于CV方向经典的图像分类任务。图像分类是计算
💡 本篇内容 ：YOLOv8改进Swin Transformer：在基础SwinTransformer结构的基础上进行多种改进结构 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡本文提出改进 原创 方式：YOLOv8专属
目录 往期精彩内容： 前言 1 快速傅里叶变换FFT原理介绍 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 制作数据集和对应标签 3 基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型 3.1 网络定义模型 3.2 设置参数，训练模型 3.3 模型评估 Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_cwr
论文题目：《VISION TRANSFORMER ADAPTER FOR DENSE PREDICTIONS》 会议时间：ICLR 2023 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=plKu2GByCNW 源码地址：https://github.com/czczup/ViT-Adapter Transformer在计算机视觉领域取得了显著的成功，主要得益于transformer的 动态建模能力（dynamic modeling capability） 和 注
