还有哪些基于Transformer的视觉模型？

基于Transformer的视觉模型有以下几种：

1. Vision Transformer (ViT)：Vision Transformer是一种将Transformer应用于图像分类任务的模型。它将图像划分为一系列的图像块，然后将这些图像块转换为序列输入，再通过Transformer进行处理。ViT在许多图像分类任务上取得了很好的性能。

2. DeiT：DeiT（Data-efficient Image Transformers）是一种改进的Vision Transformer模型，旨在提高数据效率。它通过引入Distillation和Knowledge Distillation等技术，使用更少的数据来训练Transformer模型，同时保持较高的性能。

3. Swin Transformer：Swin Transformer是一种基于Transformer的视觉模型，专门用于处理大尺寸图像。它通过将图像划分为小的图像块，并在这些图像块之间引入局部和全局的Transformer模块，以实现对大尺寸图像的高效处理。

4. CaiT：CaiT（Cross-Attention Image Transformer）是一种基于Transformer的视觉模型，它引入了跨注意力机制来处理图像中的不同区域之间的关系。CaiT通过在图像块之间引入跨注意力模块，实现了对图像中全局和局部信息的有效建模。

5. TNT：TNT（Transformer in Transformer）是一种基于Transformer的视觉模型，它在Transformer的基础上引入了Transformer in Transformer结构。TNT通过在每个Transformer块内部引入额外的Transformer模块，以更好地捕捉图像中的细节信息。

这些基于Transformer的视觉模型在图像分类、目标检测和图像生成等任务中都取得了很好的性能。它们的出现推动了计算机视觉领域的发展，并为图像处理任务提供了新的思路和方法。