SUSI AI Chrome 扩展安装与使用指南

　　本文探讨了将ResNet卷积神经网络与Transformer架构融合的创新方法。首先，我们深入剖析了ResNet的核心构造，涵盖其特征提取组件及预训练参数设置。随后，针对图像数据的独特性，我们精心设计了一种名为TransformBlock的模块，此模块在ResNet的末端替换了传统卷积操作，并巧妙融入了多头注意力机制与前馈神经网络，从而显著提升了模型的表现力。接下来，我们详细阐述了网络的整体工作流程：输入图像先经由卷积运算获取高层语义表达，随后通过Transformer的增强作用，最终映射为类别概率向量。最后，我们通过随机初始化参数对构建好的模型进行测试，以验证其能否正常输出符合预期的维度数据。

　　本文面向的读者群体为那些熟悉PyTorch框架且具备深度学习基础的研究人员或行业从业者。

　　本文的应用场景及目标包括：希望了解经典CNN与Transformer结合使用的方法论，以及探索提升图像识别精度的全新途径。此外，文中还提供了完整的代码片段，便于读者在实际项目中直接应用，并通过实验对比不同配置下模型性能的变化情况。