transformer图像分类算法研究现状

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被提出用于自然语言处理任务，但近年来也被广泛应用于图像分类任务中。目前，基于Transformer的图像分类算法已经取得了很多进展和成果。

其中，最具代表性的算法是Vision Transformer (ViT)，它是由Google提出的一种基于Transformer的图像分类算法。ViT将图像分割成若干个小块，然后将每个小块的特征向量作为输入，通过多层Transformer编码器进行特征提取和分类。实验证明，ViT在多个图像分类数据集上都取得了很好的效果，甚至超过了传统的卷积神经网络。

除了ViT之外，还有很多其他基于Transformer的图像分类算法，例如Swin Transformer、CaiT等。这些算法都在不同程度上改进了ViT的结构和性能，使得基于Transformer的图像分类算法在未来有更广阔的应用前景。