翻译：咽部结构和病灶之间有着明显的位置关系和语义关系，而bottleneck transformer可以捕捉目标之间的空间相关性，并根据它们之间的语义关系进行建模，从而提高声带病灶的检测精度

Translation: There is a clear spatial and semantic relationship between the structure of the pharynx and the lesion, and bottleneck transformer can capture the spatial correlation between the targets and model them based on their semantic relationship, thereby improving the accuracy of vocal cord lesion detection.

相关问题

Transformer in Transformer和Bottleneck Transformer关系

Transformer in Transformer（TiT）和Bottleneck Transformer（BoT）都是基于Transformer模型的改进版本，它们在结构和设计上有所不同。

Transformer in Transformer（TiT）是一种层级结构的Transformer模型。它在传统的Transformer模型中引入了一个额外的Transformer层，用于处理输入序列中的每个位置。这个额外的Transformer层被称为内部Transformer层，它负责对每个位置的输入进行编码。然后，内部Transformer层的输出被传递给外部Transformer层，用于对整个输入序列进行编码。通过引入内部Transformer层，TiT可以更好地捕捉输入序列中的局部和全局信息，从而提高模型的表示能力。

Bottleneck Transformer（BoT）是一种通过减少计算和参数量来提高Transformer模型效率的方法。在传统的Transformer模型中，每个位置都需要进行自注意力计算，这会导致计算和存储开销较大。BoT通过引入瓶颈结构来解决这个问题。具体来说，BoT将输入序分成多个子序列，并在每个子序列上自注意力计算。然后，通过一个全局注意力机制将子序列的表示整合起来。这样一来，BoT可以在保持较低计算和参数量的同时，仍然能够有效地捕捉输入序列的信息。

综上所述，Transformer in Transformer（TiT）和Bottleneck Transformer（BoT）都是对传统Transformer模型的改进。TiT通过引入内部Transformer层来增强模型的表示能力，而BoT通过引入瓶颈结构来提高模型的效率。它们都是在Transformer模型的基础上进行的创新，并在不同方面对模型进行了优化。

bottleneck transformer结构

Bottleneck Transformer是一种基于Transformer架构的模型，旨在提高Transformer模型的计算效率和模型性能。它采用了两个主要策略来实现这一目标。

首先，Bottleneck Transformer通过采用瓶颈架构来减少计算成本。这种架构使用了较低维度的中间表示，使得在计算注意力得分时可以减少计算量。然后，它使用一个较小的全连接神经网络来进一步减少计算成本。

其次，Bottleneck Transformer使用了一种叫做“FreezeOut”的技术来提高模型的性能。这种技术断言，当训练深度神经网络时，可以在训练过程中逐渐关闭一些神经元。这样可以使模型更加稀疏，从而提高其泛化能力。

综上所述，Bottleneck Transformer结构是一种采用了瓶颈架构和FreezeOut技术的Transformer模型，它可以在保持高性能的同时提高计算效率。