双流transformer 是什么

双流Transformer（Two-Stream Transformer）是一种在自然语言处理和计算机视觉领域中结合了文本和视觉信息的深度学习模型。它最初是由Facebook AI Research（FAIR）团队在2019年的研究中提出的，旨在同时处理来自不同模态的数据，如文本和图像。

在传统的Transformer架构中，输入序列通常是单模态的，但双流Transformer通过两个独立的Transformer分支分别处理输入的文本和视觉特征，它们可能来自不同的编码器（如词嵌入和卷积神经网络）。这两个分支可以分别捕捉文本的语义结构和图像的视觉特征，然后将它们融合在一起，以便模型能够理解跨模态的关系，例如在视频问答、图像描述生成等任务中。

这种设计的优势在于能够利用各自模态的专业知识，并通过跨模态注意力机制学习如何有效地交互和整合信息。双流Transformer为解决需要理解多个模态输入的问题提供了一种有效的方法。