transformer涨点
时间: 2023-08-29 07:13:06 浏览: 53
对于Transformer的优点,可以从以下几个方面进行说明:
首先,Transformer可以更好地学习图像特征的表示。通过设计一个更好的空间感应偏差,可以提升Transformer在学习图像特征方面的表现。
其次,传统的Vision Transformer没有明确考虑视觉形态的内在规律性,导致像素之间的局部连通性丧失。然而,一旦输入了足够的数据,传统的Transformer可以弥补这种空间结构的损失。
此外,对于目标检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务,带有Multi-Head Self-Attention的Transformer可能是一个非常有效的工具。因为Transformer在自然语言处理中取得了成功,它也被证明在计算机视觉中学习远程特征依赖是一种有效的策略。
因此,Transformer在图像特征学习和计算机视觉任务中具有多方面的优势,这使得它成为当前许多任务所需要的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [全新范式 | Box-Attention同时让2D、3D目标检测、实例分割轻松涨点](https://blog.csdn.net/m0_59596990/article/details/121856139)[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: 100%"]
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