transformer 图像处理

Transformer架构最初是由Google在自然语言处理领域引入的，特别是用于Transformer模型如BERT和GPT系列。然而，随着时间的发展，Transformer也被应用到了计算机视觉领域，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面。

在图像处理中，Transformer通过将图像数据转换成一系列的tokens（通常是通过卷积层提取特征然后扁平化），并利用自注意力机制对这些tokens之间的关系进行建模。这种全局上下文的关注能力使得Transformer能够捕捉到更丰富的空间信息，相较于传统的卷积神经网络（CNNs），它在长距离依赖的理解上更具优势。

例如，在ImageNet图像分类任务中，ViT（Vision Transformer）是一个早期成功的例子，它直接将整个图像输入Transformer，而无需先经过局部的卷积操作。此外，还有众多变体如DeiT、MViT等也在不断优化Transformer结构和训练策略。