a survey of visual transformers

视觉变换器调查

视觉变换器是一种新型的神经网络模型，它可以将输入的图像转换成另一种形式，例如将图像转换成文本或者将图像进行分类。这种模型的应用非常广泛，可以用于图像识别、自然语言处理等领域。

视觉变换器的核心思想是将输入的图像分解成多个部分，然后对每个部分进行处理，最后将处理结果合并起来得到最终的输出。这种方法可以有效地提高模型的准确率和鲁棒性。

目前，视觉变换器已经成为深度学习领域的研究热点之一，许多研究人员都在探索如何进一步提高模型的性能和效率。未来，视觉变换器有望在图像处理、自然语言处理等领域发挥更加重要的作用。

相关问题

a survey of transformers

### 回答1：
变压器调查

变压器是一种用来改变电压的电气设备。它们通常由两个或更多的线圈组成，通过磁场来传递电能。变压器广泛应用于电力系统中，用于将高电压输送到远距离，然后将其转换为低电压以供使用。变压器还用于电子设备和通信系统中，以提供适当的电压和电流。变压器的设计和制造需要高度的技术和专业知识，以确保其安全和可靠性。

### 回答2：
变压器是一种用于改变交流电电压的电器设备。它是电力系统中一种关键的组件，用于将电能从发电厂输送到使用者。变压器的作用是将高电压的电能转换为低电压的电能，或者将低电压的电能提升为高电压的电能。它通过互感原理工作，靠磁场的变化来转换电压。

变压器由两部分组成，即主线圈和副线圈。主线圈是应用高电压输入的线圈，而副线圈则用于输出所需的电压。这两个线圈通过一个铁心连接，以便能够通过磁场将电能从一个线圈传输到另一个线圈上。

变压器有多种类型，包括配电变压器、电力变压器和自耦变压器等。配电变压器主要用于将电能从发电厂传输到家庭和工业建筑中的配电系统。电力变压器主要用于能源传输和分配，将电能从高压输电线路转换为低压用电线路。自耦变压器则是用于特殊应用，通过共享线圈来实现不同的电压转换。

变压器的运行稳定性和效率对电力系统的正常运行至关重要。因此，在对变压器进行调查时，需考虑到其容量、绝缘、冷却系统以及过载和短路保护等方面。经常检查并维护变压器，确保其正常工作，可以延长其使用寿命，并减少电力系统故障的发生。

综上所述，变压器是电力系统中不可或缺的组件，用于将电能从一种电压转换为另一种电压。通过磁场的传输，变压器实现了电能的转换，用于能源传输、分配和应用。对于变压器的调查和维护工作至关重要，以确保电力系统的正常运行。

Transformer-Based Visual Segmentation: A Survey

Visual segmentation is one of the most important tasks in computer vision, which involves dividing an image into multiple segments, each of which corresponds to a different object or region of interest in the image. In recent years, transformer-based methods have emerged as a promising approach for visual segmentation, leveraging the self-attention mechanism to capture long-range dependencies in the image.

This survey paper provides a comprehensive overview of transformer-based visual segmentation methods, covering their underlying principles, architecture, training strategies, and applications. The paper starts by introducing the basic concepts of visual segmentation and transformer-based models, followed by a discussion of the key challenges and opportunities in applying transformers to visual segmentation.

The paper then reviews the state-of-the-art transformer-based segmentation methods, including both fully transformer-based approaches and hybrid approaches that combine transformers with other techniques such as convolutional neural networks (CNNs). For each method, the paper provides a detailed description of its architecture and training strategy, as well as its performance on benchmark datasets.

Finally, the paper concludes with a discussion of the future directions of transformer-based visual segmentation, including potential improvements in model design, training methods, and applications. Overall, this survey paper provides a valuable resource for researchers and practitioners interested in the field of transformer-based visual segmentation.