图像 transformer

图像transformer是一种使用transformer架构进行图像处理任务的方法。它是在自然语言处理领域中非常成功的transformer模型的扩展。通过引入注意力机制和多头自注意力机制，图像transformer能够从输入图像中提取特征，并将这些特征用于恢复图像损失信息。整个模型通常由三个主要部分组成：multi-head用于提取输入图像特征，transformer用于恢复图像损失信息，multi-tail用于将transformer输出的特征恢复为图像。

最近有许多关于使用图像transformer进行底层图像处理任务的研究工作。例如，Pre-trained image processing transformer是一项使用transformer进行底层图像处理任务的工作。此外，最新的综述《Transformer in Vision: A Survey》中介绍了更多使用transformer进行底层图像处理任务的模型，你可以参考该综述了解更多相关内容。图像transformer在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了很好的效果。通过利用transformer的自注意力机制，图像transformer能够对输入图像的各个部分进行全局关联和上下文感知，从而提高了图像处理任务的性能和准确性。