transformer在cv中是怎么发展的，它有哪些变体

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的神经网络架构，它最初是由Google开发的。在计算机视觉（CV）中，Transformer的应用主要是通过在图像生成和处理过程中使用注意力机制来增加图像的有效信息。 Transformer的一个变体是ViT（Vision Transformer），它将在NLP中使用的Transformer应用于图像分类任务。另一个变体是 DETR（DEtection TRansformer），它是用于对象检测的Transformer架构，其中输入序列可以是对象位置的编码。还有像SE-Net（Squeeze-and-Excitation Network）这样的变体，它通过通道注意力来提高图像的表现力。 总之，Transformer在CV领域的应用不断涌现，其变体也在持续更新和发展。

相关问题

由于transformer在NLP领域的各项任务普及，以及Non-local等算子在cv领域的各个网络架构嵌入后的显著成效，cv界也想把transformer搬运过来，于是在图像处理任务上有了vision transformer，之后在视频中有了他的变体为timesformer。由于本身transformer在图像上的应用相对语言来说已经滞后了，transformer领域在视频处理界的研究方向的研究更为滞后，好像神奇的潘多拉魔盒刚刚打开，但是在paperswithcode这个网站上登记的各个大模型在不同数据集上的表现，SSV2、K400、K600的前十名皆是transformer类型的变体，足以见证transformer

在视频处理领域的潜力和应用前景。虽然目前transformer在图像领域的应用相对滞后，但是在视频处理领域的研究方向已经开始发展并取得了不俗的成果。Timesformer是一个很好的例子，它是一种基于transformer架构的视频处理模型，能够捕捉到视频中的时间信息，并在多个数据集上取得了优秀的表现。另外，随着transformer在自然语言处理领域的成功应用，其在图像和视频处理领域的应用也有望得到更广泛的关注和研究。

Transformer变形

根据提供的引用内容，Transformer变体是指在Transformer模型的基础上进行改进和优化的模型。以下是几种常见的Transformer变体：

1. VIT（Vision Transformer）：将Transformer模型应用于计算机视觉领域，通过将图像分割成一系列的图像块，并将这些图像块转换为序列输入，从而实现对图像的分类和识别。

2. SwimTransformer：在Transformer模型中引入了Swim模块，该模块可以在不同的尺度上对特征进行处理，从而提高了模型的性能。

3. Deformable Attention Transformer：在Transformer模型中引入了可变形注意力机制，可以更好地适应不同的图像形状和尺度，从而提高了模型的性能。

4. TransUnet：将Transformer模型应用于医学图像分割领域，通过将图像分割成一系列的图像块，并将这些图像块转换为序列输入，从而实现对医学图像的分割。