视觉transformer

视觉Transformer是一种用于计算机视觉任务的深度学习模型。它是根据Transformer模型的思想进行设计的，该模型在自然语言处理领域取得了巨大成功。

传统的计算机视觉任务常常使用卷积神经网络（CNN）进行处理，但是CNN存在一些局限性，比如对于长距离的依赖关系建模能力较弱。在处理长距离依赖关系时，Transformer模型能够更好地捕捉全局上下文信息。

视觉Transformer采用了类似于Transformer模型的结构，在图像输入上进行操作。它将图像分割成一系列的小块，称为图像补丁，然后将这些补丁转换为序列输入。每个图像补丁通过多层的自注意力机制和前馈神经网络进行处理，从而获取全局和局部上下文信息。最后，模型输出可用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像生成等。

视觉Transformer的优势在于其能够捕捉全局上下文信息，从而提高了在长距离依赖关系建模方面的能力。它在某些图像任务上已经取得了很好的性能，并且正在各个领域得到广泛应用和研究。

相关问题

视觉 Transformer

视觉Transformer是一种使用Transformer网络进行图像分类和目标检测的方法。该方法将图像拆分成一个固定大小的网格，每个网格被表示为一个序列，然后通过Transformer模型进行处理。这种方法的一个主要优势是能够在不依赖传统的卷积神经网络结构的情况下实现图像分类任务。

在计算机视觉领域，目前有两种主要的应用方式。一种是将Transformer作为分类模型的骨干网络（backbone），用于图像分类任务。这种方法在处理图像时将其划分为不同的区域，并将每个区域表示为一个序列，然后通过Transformer网络进行分类。

另一种应用方式是使用Transformer进行端到端车道形状预测。这种方法将图像中的车道标记检测任务转化为一个序列到序列的问题，其中输入是图像序列，输出是车道形状的预测。通过训练Transformer模型学习车道形状的规律，可以实现自动驾驶中的车道标记检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [计算机视觉中的Transformer](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/123606127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [计算机视觉中transformer的理解](https://blog.csdn.net/m0_46339652/article/details/119191994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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视觉transformer综述

视觉Transformer综述是对视觉Transformer模型在计算机视觉任务中的应用进行综合分析和评估的论文。该综述将视觉Transformer模型按不同的任务进行分类，包括基本图像分类、高级视觉、低级视觉和视频处理。同时，该综述还回顾了计算机视觉中的自注意力机制，并介绍了一些将Transformer方法应用于实际任务的有效方法。此外，综述还讨论了视觉Transformer的进一步研究方向。[1]

另外，还有其他关于视觉Transformer的论文提到了一些相关的内容。其中一篇论文提到了下一波Transformer是局部范式，通过引入局部注意力机制或卷积将局部性引入Transformer。此外，自监督学习在视觉Transformer中也占据了一定的比例，但目前还不清楚哪些任务和结构对视觉Transformer的自监督学习更有利。[2]

另一篇论文回顾了100多个Transformer模型在各种视觉任务中的应用，包括分类、检测和分割。该论文提出了一种分类法来组织最近开发的Transformer方法，并在各种基准上评估了它们的性能。通过对这些方法的综合分析和比较，该论文总结了一些具有显著改进的方法，并讨论了视觉Transformer面临的三个基本问题，同时提出了一些未来有希望的研究方向。[3]

如果您对视觉Transformer综述感兴趣，可以下载包含上述论文的PDF进行详细阅读。