transformer最新的
时间: 2023-09-29 21:06:00 浏览: 58
Transformer是一种强大的模型,在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了很好的表现。它的出色性能需要理论上的支持来解释。现有的研究主要集中在理论分析方面,试图解释为什么Transformer表现出色。
除了在自然语言处理领域的成功应用,Transformer也可以作为图像分类的backbone。一些研究者将Transformer用于图像分类任务,并取得了令人瞩目的成果。他们使用视觉transformer来替代卷积的最后阶段,将图像分成少量的视觉标记,并使用Transformer模拟标记之间的关系,以实现图像分类。
最近的研究关注纯Transformer结构在图像分类任务中的应用。VIT是第一个将图像块作为序列进行处理的纯Transformer结构,它尽可能遵循了Transformer的原始结构。此外,还有一些变种的纯Transformer结构,如TNT、Twins、Swin、DeepViT、KVT等等。
至于Transformer的最新研究进展,我无法提供详细信息,因为这需要查阅最新的学术论文和研究资料。但是,你可以通过阅读最新的论文和技术报道来了解更多关于Transformer的最新研究进展。
相关问题
transformer最新综述
最新的综述显示,Transformer在计算机视觉领域有广泛的应用。其中,局部范式的Transformer通过引入局部注意力机制或卷积来引入局部性。监督式Transformer正在探索结构组合和缩放定律。自监督学习在视觉Transformer中也占据了重要的位置,但目前还不清楚哪些任务和结构对自监督Transformer更有利。在分割任务中,Transformer有两种常见的应用方式:基于patch的Transformer和基于查询的Transformer。基于patch的Transformer可以进一步分解为带有目标查询的Transformer和带有掩码嵌入的Transformer。在视觉Transformer的发展过程中,一个常见的问题是Transformer是否可以取代卷积。然而,通过回顾过去一年的改善历史,目前还没有发现Transformer性能不足的迹象。视觉Transformer已经从一个纯粹的结构回归到一个混合的形式,将全局信息逐渐与局部信息混合。虽然Transformer可以等价于卷积,甚至具有更好的建模能力,但简单有效的卷积运算已足以处理底层的局部性和低级语义特征。未来,结合Transformer和卷积的思想将推动图像分类领域的更多突破。在目标检测中,Transformer也有应用。[1][2][3]
vision transformer最新
关于Vision Transformer (ViT),最新的进展是在2020年提出的。Vision Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于处理计算机视觉任务。它是将自注意力机制应用于图像领域的一种变体。传统的卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉任务上表现出色,但由于其固定的局部感受野和平移不变性,对长距离依赖关系的建模能力有限。
Vision Transformer 的核心思想是将图像划分为一组固定大小的图块,然后将每个图块表示为向量形式,并将这些向量输入到Transformer模型中。通过自注意力机制,Transformer能够捕捉图像中不同图块之间的关系,并对它们进行全局上下文建模。
最近的研究表明,Vision Transformer 在许多计算机视觉任务上取得了与CNN相媲美甚至超越的结果。这使得Vision Transformer 成为计算机视觉领域的一个热门研究方向。研究人员还在Vision Transformer的架构和训练策略方面进行了改进,以进一步提高其性能和可扩展性。
总之,Vision Transformer 是一种新兴的神经网络架构,它在计算机视觉任务上表现出色,并且目前仍然是一个活跃的研究领域。