视觉领域的CNN与Transformer综述
资源文件描述
本资源文件详细介绍了视觉领域中卷积神经网络（CNN）与Transformer的综述，内容涵盖了以下几个方面：
1. 卷积神经网络（CNN）介绍
- 1.1 CNN基本结构介绍：详细解释了CNN的基本结构，包括卷积层、池化层和全连接层等。
- 1.2 经典的CNN模型：介绍了几个经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，并分析了它们的特点和应用场景。
2. Transformer介绍
- 2.1 基本结构介绍：详细解释了Transformer的基本结构，包括自注意力机制、多头注意力机制等。
- 2.2 视觉Transformer模型：介绍了几个视觉领域的Transformer模型，如VIT（Vision Transformer）、DETR（Detection Transformer）、GroundingDINO等，并分析了它们在视觉任务中的应用。
3. CNN与Transformer的比较
- 3.1 结构差异：对比了CNN和Transformer在结构上的差异，分析了它们各自的优势和不足。
- 3.2 性能差异：通过实验数据和实际应用案例，对比了CNN和Transformer在不同视觉任务中的性能表现。
- 3.3 优劣对比：总结了CNN和Transformer在视觉领域的优劣，为读者提供了选择模型的参考依据。
4. 总结
- 对全文进行了总结，指出了CNN和Transformer在视觉领域的未来发展方向，并提出了一些可能的研究方向。
本资源文件适合对视觉领域感兴趣的研究人员、工程师以及学生阅读，帮助他们更好地理解CNN和Transformer在视觉任务中的应用和差异。