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CNN和Transformer是两种不同的神经网络架构。Transformer并不是传统CNN架构的固有组成部分。然而，在现代深度学习中，特别是在计算机视觉领域，研究人员经常将这两种架构结合起来使用。
结合CNN和Transformer的主要目的是利用它们各自的优势。CNN通过卷积层非常有效地捕获图像的局部特征和空间层次结构。而Transformer通过自注意力机制能够捕获图像的全局信息和长距离依赖关系，这是传统CNN在处理大范围依赖时可能较弱的地方。
最常见的结合方式是CNN作为特征提取器，Transformer处理序列。首先使用CNN处理输入图像，生成一系列特征图。然后将这些特征图分割成块或视为序列，输入到Transformer模型中进行进一步处理，以捕获全局信息。
除了CNN作为特征提取器的方式，还有其他结合方法。嵌入式结合是在CNN网络的某些层之间插入Transformer块或注意力机制，以增强CNN捕获全局信息的能力。并行结构则是构建包含CNN分支和Transformer分支的网络，分别处理输入，然后将它们的输出融合。
这种结合的目的是构建更强大的模型，能够同时有效地处理图像的局部细节和全局结构，从而在各种视觉任务上取得更好的性能。这种混合架构在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中都有广泛应用，展现出了优异的效果。