TransCNN模型详解
TransCNN概述
TransCNN是一种创新性的深度学习模型，它巧妙地融合了CNN和Transformer的优势。该模型通过引入分层多头自注意力机制（H-MHSA），在保持CNN局部特征提取能力的同时，显著提升了全局依赖关系的建模能力。H-MHSA模块通过逐步合并网格和减少token数量，有效降低了计算复杂度，使得TransCNN在处理高分辨率图像时仍能保持高效运行。这种设计不仅提高了模型的识别准确性和泛化能力，还为图像识别等任务提供了一种强大的新方法。
解决问题
TransCNN模型旨在解决传统卷积神经网络（CNN）和Transformer架构在处理高分辨率图像时面临的挑战。具体而言，该模型主要聚焦于以下两个关键问题：
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全局依赖关系建模 ：通过引入Transformer的多头自注意力机制（MHSA），TransCNN能够更好地捕捉图像中的长距离依赖关系，从而提高模型的识别准确性和泛化能力。
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计算复杂度优化 ：为解决MHSA在处理高分辨率图像时计算成本过高的问题，TransCNN采用分层的MHSA（H-MHSA）设计，通过逐步合并网格和减少token数量，在保持模型