VGG 改进：融合CNN与Transformer的VGG模型

引言

在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)长期以来一直是主流架构。

然而，近年来Transformer架构从自然语言处理领域迁移到计算机视觉领域，展现出强大的性能。

本文将深入分析一个结合传统VGG16 CNN架构与Vision Transformer的混合模型实现。

模型架构概览

这个项目实现了一个改进版的VGG16模型，在传统的卷积层之间插入了Vision Transformer模块，创造了一个CNN-Transformer混合架构。主要包含三个核心组件：

1. Transformer编码器层：实现自注意力机制和前馈网络

2. Vision Transformer模块：处理图像块序列

3. VGGWithTransformer主模型：集成CNN和Transformer

1. Transformer编码器层

TransformerEncoderLayer类实现了一个标准的Transformer编码器层，包含两个主要子层：

class TransformerEncoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model: int, nhead: int, dim_feedforward: int = 2048, dropout: float = 0.1):