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。

相关问题

图像 transformer模型实现

图像Transformer模型的实现是通过Vision Transformer（ViT）来实现的。ViT模型的主体结构基于Transformer模型的Encoder部分，通过Self-Attention结构与Feed Forward、Residual Connection等结构的拼接来构建Transformer的基础结构，进而构建ViT模型的TransformerEncoder部分。ViT模型通过将图像切分成多个小块（或称为patches），然后将这些patches作为输入序列传递给Transformer模型进行处理，最后通过全局平均池化得到图像的特征表示。这样的设计使得ViT模型可以在没有使用卷积层的情况下对图像进行分类任务。

Transformer图像

Transformer图像是指将Transformer模型应用于图像领域的一种方法。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，Transformer模型将图像解释为一系列patch，并使用NLP中使用的标准Transformer编码器对其进行处理。在Swin Transformer中，每个patch包括4*4的像素区域，每个像素3个通道，展开为一维就是48，因此输入转换为h/4*w/4*48的矩阵，再经过一个线性层增加一倍通道。Swin Transformer还引入了基于Windows和Shifted-Windows的Self-attention概念，取得了不错的结果。这种简单但可扩展的策略在与大型数据集的预训练相结合取得很好的效果，在许多图像分类数据集上都达到或超过了最先进的水平，同时预训练成本相对较低。