CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究综述.pdf

Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(4),3657-3672 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.124336 文章引用文章引用:戴洋毅,何康,瑚琦,黄凯.CNN-Transformer 混合模型在计算机视觉领域的研究综述J.建模与仿真,2023,12(4):3657-3672.DOI:10.12677/mos.2023.124336 CNN-Transformer混合模型在计算机视觉混合模型在计算机视觉 领域的研究综述领域的研究综述 戴洋毅戴洋毅1,2，何何 康康1,2，瑚，瑚 琦琦1,2*，黄，黄 凯凯1 1上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 2上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室，上海 收稿日期：2023年5月5日；录用日期：2023年7月10日；发布日期：2023年7月17日 摘摘 要要 近年来，近年来，CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和和Transformer各自的优势，提高模型在多种计算机各自的优势，提高模型在多种计算机视觉任务中的性能。首先对视觉任务中的性能。首先对CNN与与Transformer分别进行简述并分析其优缺点，然后通过介绍与分析近几分别进行简述并分析其优缺点，然后通过介绍与分析近几年国内外表现出色的年国内外表现出色的CNN-Transformer混合模型，对多种常见的混合方式进行分类阐述，这些方法旨在发混合模型，对多种常见的混合方式进行分类阐述，这些方法旨在发挥卷积神经网络在局部特征提取方面的优势以及挥卷积神经网络在局部特征提取方面的优势以及Transformer在全局信息建模方面的优势。最后，对在全局信息建模方面的优势。最后，对CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域以及其他领域未来所面对的挑战和发展趋势进行展望。混合模型在计算机视觉领域以及其他领域未来所面对的挑战和发展趋势进行展望。关键词关键词 计算机视觉，卷积神经网络，计算机视觉，卷积神经网络，Transformer，混合模型，深度学习，混合模型，深度学习 Review of CNN-Transformer Hybrid Model in Computer Vision Yangyi Dai1,2,Kang He1,2,Qi Hu1,2*,Kai Huang1 1School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 2Shanghai Key Laboratory of Modern Optical Systems,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai Received:May 5th,2023;accepted:Jul.10th,2023;published:Jul.17th,2023 Abstract In recent years,research on CNN-Transformer hybrid models in computer vision has become one *通讯作者。戴洋毅 等 DOI:10.12677/mos.2023.124336 3658 建模与仿真 of the hottest topics.This type of model combines the advantages of Convolutional Neural Net-works(CNN)and Transformers to improve the performance of various computer vision tasks.First,the pros and cons of CNN and Transformer are briefly introduced and analyzed.Subse-quently,various common hybrid methods are elaborated through the introduction and analysis of outstanding CNN transformer hybrid models from national and international research in recent years.These methods aim to leverage the local feature extraction capabilities of Convolutional Neural Networks and the global information modeling capabilities of Transformers.Finally,the paper looks at the challenges and development trends facing CNN-Transformer hybrid models in computer vision and other fields in the future.Keywords Computer Vision,CNN,Transformer,Hybrid Model,Deep Learning Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 近年来，深度学习技术快速发展，并在不同领域中取得了优异的成果。CNN 和 Transformer 是两种被广泛使用的深度学习模型，其中 CNN 具有强大的图像特征提取和分层表示学习能力，在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中表现出色。Transformer 最初应用于自然语言处理领域，随后被引入计算机视觉领域，其通过自注意力机制可以捕获长距离依赖关系，具有出色的全局建模能力。尽管 CNN 和Transformer 在各自的领域中都有出色的表现，但也存在一些局限性。为了克服这些局限性，越来越多的研究者开始探索如何将 CNN 和 Transformer 进行结合，设计出可以将两者优势互相补充的 CNN-Transformer混合模型。这些混合模型的出现为计算机视觉领域带来了新的思路和方法，也为实现更加高效和准确的图像处理任务提供了新的途径。本文将分别对 CNN 和 Transformer 进行介绍，包括它们的原理和优缺点。然后，我们将介绍CNN-Transformer 混合模型的基本原理和设计思路，并分析和总结当前涌现的一些常见的混合方法。最后，我们将探讨 CNN-Transformer 混合模型在计算机视觉领域中的应用前景，并为未来的研究提供参考与见解。总之，CNN-Transformer 混合模型作为一种新兴的模型，具有广泛的应用前景，其不断发展和创新，将推动计算机视觉领域的快速发展和进步。2.CNN 简述简述 CNN(Convolutional Neural Network)，即卷积神经网络，是一种前馈神经网络。它通过使用卷积层来提取图像中的特征，主要用于处理和分析具有网格状结构的数据。在计算机视觉(Computer Vision,CV)领域，CNN 模型得到了广泛的应用。CNN 的发展可以追溯到 1980 年代，当时 LeCun 等人提出了 LeNet 1，并在 MNIST 数据集上取得了较好的表现。随后，CNN 在 1990 年代取得了进一步的发展，并在计算机视觉领域得到广泛应用。其中，AlexNet 2、ResNet 3、VGG 4和 Inception-ResNet 5等网络的出现大大提高了图像分类的准确率。之后，研究者在 ResNet 的基础上提出了 ResNeXt 6、DenseNet 7、SENet 8、EfficientNet 9及 ConvNeXt 10等模型。此外，为了适应计算资源有限的硬件平台，研究者们还开发了一些轻量级的模型，如Open AccessOpen Access戴洋毅 等 DOI:10.12677/mos.2023.124336 3659 建模与仿真 SqueezeNet 11、MobileNet 系列12 13 14、GhostNet 系列15 16以及 ShuffleNet 系列17 18等。CNN 具有局部感知性强、鲁棒性强、可拓展性强等优点，但它也存在一些局限性，如：1)缺乏对全局信息的感知力，导致其对长序列的处理不佳；2)CNN 使用卷积操作提取特征，会导致输入数据的位置信息丢失；3)当卷积核和图像尺寸较大时，计算量较大，需要较高的计算资源；4)由于参数共享机制，对于一些需要考虑细节的任务，如图像超分辨率任务上表现不佳，等。3.Transformer 简述简述 3.1.引言引言 Transformer 19是一种基于自注意力机制的序列建模方法。最初主要用于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域，后来也在计算机视觉领域得到了广泛应用。ViT 20(Vision Transformer)是 Transformer 在计算机视觉领域的首次应用，它将图像分类问题转化为序列建模问题。随后，Swin Transformer 21通过引入基于滑动窗口的自注意力机制，结合了局部感受野，提高了计算效率和准确率。该模型在多种计算机视觉任务上取得了显著的性能提升。Swin Transformer V2 22进一步优化了原始 Swin Transformer 的结构，提高了模型性能和训练稳定性。Han 等人23在他们的文章中详细介绍了 Transformer 在计算机视觉领域的最新研究进展。Figure 1.(a)Overall structure of transformer(b)multi-head self-attention layer(c)single-head self-attention layer 图图 1.(a)Transformer 整体结构(b)多头自注意力层结构(c)单头自注意力层结构 本章将介绍原始 Transformer 及 ViT 的核心原理和组成部分，为后续章节提供关键的理论基础，以求戴洋毅 等 DOI:10.12677/mos.2023.124336 3660 建模与仿真 更好地理解混合模型的构建和优化过程，以及它们在实际应用中所展现出的潜力。3.2.NLP 领域的领域的 Transformer Vaswani 等人在 2017 年首次提出 Transformer 模型并将其应用于 NLP 领域中的机器翻译任务，其结构如图 1(a)所示。它由多组编码器与解码器模块堆叠而成，编码器负责生成输入序列并然后传送到解码器中，随后利用其中的上下文信息生成输出序列。编码器模块和解码器模块均由多头自注意力层、前馈神经网络层、层归一化及残差连接层(多条恒等映射)构成，其中多头自注意力层结构由多个平行的单头自注意力层组成，结构分别如图 1(b)及图 1(c)所示。Transformer 的