Conformer: 视觉识别的混合网络结构

项目基础介绍和主要编程语言

Conformer 是一个开源项目，旨在通过结合卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（Visual Transformer）的优势，提升视觉识别任务的性能。该项目主要使用 Python 编程语言，并且基于 PyTorch 框架进行开发。

项目核心功能

Conformer 的核心功能是通过一种称为 Feature Coupling Unit (FCU) 的模块，将局部特征和全局表示在不同分辨率下进行交互融合。这种混合网络结构能够同时保留局部特征的细节和全局特征的依赖关系，从而在图像分类、目标检测和实例分割等任务中表现出色。

项目最近更新的功能

根据最新的提交记录，Conformer 项目最近更新的功能包括：

1. 模型优化：对 Conformer 模型的结构进行了优化，提升了在 ImageNet 数据集上的分类准确率。
2. 训练脚本改进：更新了训练脚本，支持多 GPU 并行训练，提高了训练效率。
3. 数据预处理：增加了数据预处理步骤，确保输入数据的一致性和标准化，从而提升模型的泛化能力。
4. 文档更新：更新了项目的 README 文件，提供了更详细的安装和使用说明，方便新用户快速上手。

通过这些更新，Conformer 项目在视觉识别任务中的表现得到了进一步提升，同时也增强了项目的易用性和可扩展性。