CNN+Transformer
这类结构其实一直都挺火的，核心在于他们的互补性。因为在一些复杂的AI应用中，单个模型很难同时高效处理多种类型的数据。如果结合CNN在图像处理上的强大能力和Transformer在序列数据处理上的优势，就可以增加模型处理的灵活性，提高计算效率。
这种结构也是非常热门的毕业or小论文选择
，刚刚过去的2024年就有相当多顶会顶刊成果，感兴趣的同学们抓紧。目前CNN+Transformer比较常见的创新就是架构设计创新、注意力机制优化、特征融合策略改进、预训练与微调策略创新、特定领域应用...
本文根据这些方向提供
15个
最新的CNN+Transformer创新点
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LEFormer: A hybrid CNN-transformer architecture for accurate lake extraction from remote sensing imagery
方法：
论文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的混合架构，用于从遥感图像中准确提取湖泊。SCTNet通过在训练阶段使用transformer语义信息来提高实时语义分割性能，解决了传统双分支方法中计算开销高和推理速度慢的问题，实现了新一代的状态SOTA结果。
创新点：
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SCTNet 引入了一种创新的单分支架构，能够在不增加推理计算成本的情况下提取高质量的长程语境信息。
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提出了 CF-Block 和语义信息对齐模块，帮助 SCTNet 在训练过程中从 transformer 分支捕获丰富的语义信息。
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通过将 GFA 中的矩阵乘法替换为逐像素卷积操作，保留了特征图的空间结构，同时降低了推理延迟。
TractGraphFormer: Anatomically Informed Hybrid Graph CNN-Transformer Network for Classification from Diffusion MRI Tractography
方法：
论文提出了一种名为TractGraphFormer的混合模型，将Graph CNN与Transformer结合，通过整合局部解剖信息和全局特征依赖性提升基于扩散MRI纤维束成像的性别预测性能，通过改进网络结构和实验验证，显著提升了分类性能。
创新点：
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TractGraphFormer框架结合了Graph CNN和Transformer架构，首次在扩散MRI束流追踪中同时捕获局部解剖关系和全局特征依赖。
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提出了一个注意力模块，以解释性别预测任务中的预测性束流。
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引入了一个新的组合图，综合考虑了白质（WM）和灰质（GM）信息。
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