transformer模型用在视觉领域的模型举例

Transformer是一种非常有效的序列到序列模型，最初被用于自然语言处理任务。随着时间的推移，研究人员开始将Transformer模型应用于视觉领域，其中最著名的模型是Vision Transformer（ViT）。

ViT是一种基于Transformer的模型，用于图像分类任务。它使用了与自然语言处理中的Transformer模型类似的注意力机制，来对图像的不同区域进行编码。ViT将输入的图像分割为一组小的图像块，每个图像块都通过线性变换和位置编码进行嵌入，然后送入Transformer编码器中进行特征提取和分类。

除了ViT之外，还有其他基于Transformer的视觉模型，如DETR（Detection Transformer）用于目标检测、T2T-ViT用于图像生成等等。