transforme CV
时间: 2023-11-13 12:58:04 浏览: 64
Transformer CV是指将Transformer应用于计算机视觉领域,用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。传统的计算机视觉任务通常使用卷积神经网络(CNN)进行处理,但是Transformer CV通过attention机制来替代CNN中的卷积操作,从而实现了对图像信息的编码。其中,ViT是一种纯Transformer模型,可以直接应用于图像块序列,取得了不错的效果。此外,还有一些结合了卷积和Transformer的模型,如卷积Transformer,也取得了不错的成果。
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transforme
Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构,相较于CNN依靠卷积操作处理局部信息,Transformer能够直接获取全局信息。其中,Multi-head Attention是Transformer中的一个重要组件。Transformer的学习重点通常是理解Encoder和Decoder的工作原理。在一些具体的应用中,如GPT和Bert,Transformer被用于构建语言模型。GPT训练的是单向语言模型,主要应用了Transformer的Decoder部分,而Bert训练的是双向语言模型,除了使用了Transformer的Encoder部分,还进行了Masked操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【神经网络】Transformer基础问答](https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/128896619)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [transforme框架](https://blog.csdn.net/gldzkjdxwzs/article/details/126450563)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
swin transforme
Swin Transformer是一种基于Self-Attention机制的深度学习模型,由微软和香港中文大学的研究者们于2021年提出。与传统Transformer相比,Swin Transformer通过使用局部窗口和移动窗口的划分机制来减少计算量,从而提高了效率和可扩展性。Swin Transformer在图像分类、图像分割和图像超分辨率等领域中都取得了优秀的表现,吸引了很多研究者的关注和探索。
其中,引用[1]介绍了Swin Transformer在图像分类任务中的实战应用,引用[2]则详细介绍了Swin Transformer中的Swin Transformer layer(STL)的结构和工作原理,引用[3]则主要介绍了Swin Transformer在图像恢复领域中的应用。
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