transformer国内外研究现状

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被用于自然语言处理任务，但近年来也被广泛应用于计算机视觉领域。以下是Transformer在国内外的研究现状：

国外研究现状：
1. Transformer的提出和发展历程：Transformer最初由Google在2017年提出，用于机器翻译任务。自提出以来，Transformer已经成为自然语言处理领域的主流模型，并在其他领域也取得了很好的效果。
2. Transformer在计算机视觉领域的应用：自从ViT（Vision Transformer）在2020年提出以来，Transformer在计算机视觉领域的应用也逐渐受到关注。除了ViT，还有Swin Transformer、CaiT等模型，它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务上都取得了很好的效果。
3. Transformer的改进和优化：为了进一步提高Transformer的性能，研究者们提出了很多改进和优化方法，例如：DeiT（Data-efficient Image Transformers）、T2T-ViT（Tokens-to-Token ViT）等。

国内研究现状：
1. Transformer在自然语言处理领域的应用：国内的研究者们也在自然语言处理领域广泛应用Transformer，例如：BERT、GPT等模型。这些模型在中文文本处理任务上也取得了很好的效果。
2. Transformer在计算机视觉领域的研究：国内的研究者们也在计算机视觉领域探索Transformer的应用，例如：DeiT、Swin Transformer等模型。这些模型在图像分类、目标检测等任务上也取得了很好的效果。
3. Transformer的改进和优化：国内的研究者们也在Transformer的改进和优化方面做出了很多努力，例如：T2T-ViT、CPVT（Cross-Partial ViT）等模型。