双热点炸场！CNN与ViT完美结合，低端CPU上实现高精度与快速计算

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目前 CNN与ViT的混合模型 已经成为视觉任务中的一类强大的基础架构，它不仅能胜过传统的Transformer，还可以胜过高性能卷积模型，为我们提供更广泛的创新空间。 这种技术整合了CNN的局部特征提取能力和ViT的全局特征捕捉优势，让模型更适应各种不同类型的图像任务，显著提升图像处理任务的性能表现。比如CNN-VIT轻量级混合网络SBCFormer，在低端cpu上实现了高精度和快速的计算。 利用以上优势，我们可以考虑一些CNN结合ViT的创新方向，主要有分层融合、动态架构调整、自监督学习等。为帮助论文er们快速找到idea，我根据这些方向整理了 10篇 最新的CNN+ViT创新方案 给各位参考，开源代码都附上啦~ 扫码 添加小享， 回复“ 卷积视觉 ”    免费获取 全部 论 文+代码合集 动态架构调整 SBCFormer: Lightweight Network Capable of Full-size ImageNet Classification at 1 FPS on Si ………………………………