global transformer.

嗨！C知道在这里。关于“全局变压器”（Global Transformer），我需要更多的上下文来回答您的问题。全局变压器可以指代很多不同的概念，包括但不限于以下几个方面：

1. 全局注意力机制（Global Attention）：在Transformer模型中，全局注意力机制是一种注意力机制，通过将所有输入位置与每个位置进行关联，以获得整体的上下文信息。

2. 全局特征提取：在图像处理中，全局特征提取是指从整个图像中提取出代表全局信息的特征向量。

3. 全局池化（Global Pooling）：在深度学习中，全局池化是一种操作，用于将输入数据转换为固定长度的特征向量，以捕捉整体的上下文信息。

请告诉我更多关于您对全局变压器的具体问题或者给我提供更多上下文，我将尽力给您提供准确的答案。

相关问题

global transformer

根据提供的引用内容，Global Transformer 是 3D Transformer 的一个部分，它将 Transformer 模块应用于所有输入点云以提取全局特征。Global Transformer 的作用是对整个点云进行特征聚合，从而提取全局特征。相比于局部 Transformer，Global Transformer 更加注重对整体信息的处理。

global tracking transformer

Global Tracking Transformer是一种基于transformer的全局多目标跟踪体系结构。它以短时间的帧序列作为输入，并为所有目标产生全局轨迹。其核心组件是global track transformer，它对序列中所有帧的目标进行操作。transformer对所有帧中的目标特征进行编码，并使用trajectory queries将它们分组为轨迹。trajectory queries是来自单个帧的目标特征，可以产生独特的轨迹。与传统的成对分组或组合关联不同，该方法不需要中间的成对分组或组合关联，并且可以与目标检测器联合训练。该方法在流行的MOT17基准测试上取得了具有竞争力的性能，具有75.3 MOTA和59.1 HOTA。此外，该方法还无缝地集成到最先进的大型词汇量检测器中，以跟踪任何对象。\[2\]该方法的结构如图3所示，它的工作流程如下：首先，目标检测器独立地在所有帧中检测目标。然后，将目标特征与轨迹查询进行拼接，并输入到全局Tracking transformer (GTR)的编码器中。GTR还将轨迹查询作为解码器的输入，并生成每个查询和目标之间的关联分数。关联矩阵将每个查询与目标进行连接。在测试过程中，轨迹查询是最后一帧中的目标特征。\[3\]该方法受到了最近transformer模型在计算机视觉中的成功经验的启发，特别是在目标检测中的应用。它利用了查询和编码器特征之间的交叉注意结构，挖掘了对象之间的相似性，并适用于多目标跟踪中的关联目标。与基于transformer的检测器不同，该方法的查询来自现有的检测特征，并适应图像内容。此外，该方法对检测到的对象进行操作，而不是原始像素，这使得它能够充分利用已有的目标检测器。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【论文速递】CVPR2022 - 全局跟踪Transformers](https://blog.csdn.net/Never_moresf/article/details/128704693)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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