Transformer vision

Transformer Vision是一种基于Transformer模型的图像处理方法，它在计算机视觉领域中得到了广泛应用。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Transformer Vision采用了自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息，从而在处理图像时更加灵活和准确。

Transformer Vision的核心思想是将图像分解为一系列的图像块，并将每个图像块作为输入序列传入Transformer模型中进行处理。在Transformer模型中，每个图像块通过自注意力机制与其他图像块进行交互，从而获取全局的上下文信息。此外，Transformer Vision还引入了位置编码来保留图像中的空间结构信息。

通过使用Transformer Vision，可以实现一些重要的图像处理任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。相比传统的CNN模型，Transformer Vision在处理长距离依赖和全局上下文信息方面具有优势，能够更好地捕捉图像中的细节和关系。