transformer在图像处理中的运用

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在自然语言处理领域引入，后来逐渐被应用到计算机视觉任务中，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等领域。

在图像处理中，Transformer通过将图片分解成一系列的tokens（通常是小的局部特征图），然后利用self-attention机制对这些tokens进行全局信息的交互，这使得模型能够捕捉长程依赖和空间上下文，而不仅仅是相邻像素的关系。例如：

1. **图像分类**：如DETR (Dense Object Detector using Transformers) 和 Swin Transformer，它们直接对整张图片的每个位置进行预测，跳过了传统的区域提议步骤。

2. **目标检测**：如DEtection TRansformer (DETR) 或 DETR-style methods，使用Transformer来联合定位和识别，消除了需要预定义候选区域的问题。

3. **图像生成**：如Image GPT等，Transformer可以用于生成连贯的图像序列，或者生成条件下的逼真图像。

4. **视频理解**：Video Transformer结合了时间维度，处理连续帧之间的关联。