跨模态transformer

跨模态transformer是一种用于处理不同模态数据（如图像、文本、音频等）的神经网络模型。它基于transformer结构，通过引入多个注意力机制来处理不同模态数据之间的交互和融合。

跨模态transformer的主要应用包括图像描述生成、视觉问答、多模态机器翻译等领域。它可以有效地利用不同模态数据之间的相关性，提高模型的性能和泛化能力。

与传统的跨模态模型相比，跨模态transformer具有以下优点：
1. 可以处理任意数量和类型的模态数据；
2. 可以自适应地学习不同模态数据之间的相关性；
3. 可以处理变长序列数据，适用于不同长度的文本、音频和视频等数据。