融合CNN+Transformer的多模态架构踩坑指南
在多模态大模型设计中，将CNN与Transformer进行有效融合是核心挑战。本文基于实际项目经验，分享常见的架构设计误区和解决方案。
常见错误模式
很多架构师会直接将CNN提取的特征向量输入到Transformer中，但这种做法存在严重问题：
# 错误示例
img_features = cnn_model(image) # shape: [B, C, H, W]
flatten_features = img_features.view(B, -1) # shape: [B, C*H*W]
transformer_output = transformer(flatten_features)
这种做法丢失了图像的空间结构信息，导致性能下降。
推荐方案：特征级融合
正确的做法是保持CNN的特征图维度，在Transformer中使用注意力机制处理空间信息：
# 正确实现
img_features = cnn_model(image) # shape: [B, C, H, W]
transformer_input = img_features.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() # [B, H, W, C]
transformer_output = transformer(transformer_input)
融合策略对比
- 早期融合：先分别编码再拼接，适合特征相似度高的场景
- 晚期融合：分别训练后在最终层融合，适合模态差异大的情况
- 中间融合：在Transformer中设计交叉注意力模块，效果最佳但复杂度高
建议根据具体任务选择方案，文本图像检索任务推荐使用中间融合策略。
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