CV领域有哪些新型的transformer

目前，在计算机视觉领域，存在许多新型的transformer模型，以下是其中一些：

1. DETR：一种基于transformer的物体检测模型，将目标检测任务转化为了一个无序集合的推理问题。相比于传统的Anchor-Based方法，DETR完全摒弃了锚框和非极大值抑制等设计，简化了目标检测流程，同时有效降低了分割错误率。

2. SETR：一种新型的transformer编码器，采用了分区的方式，将输入图像分为多个局部区域，然后在每个区域内进行特征提取，最后再进行全局特征整合。SETR不仅能够提高模型的计算效率，还能够有效的解决卷积模型对于多尺度处理的难题。

3. Swin Transformer： 一种基于pyramid式的Swichable Transformer网络，通过主干网络多次下采样，从而将图像分为多尺度信息。在高分辨率下，Swin Transformer网络可以较好地实现特征感知，提高建模质量。

4. T2T-ViT：一种同时利用视觉和文本信息进行预训练的图像分类模型。这种模型将transformer的结构引入到图像分类中，使用不同的块构建多级的transformer编码器，然后通过提取不同的视觉词向量和文本token序列，在监督下进行端到端预训练。

5. CoaT：一种基于transformer和卷积神经网络（CNN）组合的神经网络，支持多尺度的图像分类任务。CoaT采用了深度分裂方法，使用transformer对较小分辨率图像进行处理，使用卷积网络对较大分辨率的图像进行处理，从而降低计算复杂度，提升分类效率。

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Transformer的目标检测模型有哪些

Transformer模型最初是用于自然语言处理任务的，如机器翻译和语言建模。但是，Transformer也被成功应用于计算机视觉任务中，包括目标检测。

在目标检测领域，一些基于Transformer的模型已经被提出和使用。以下是其中一些Transformer的目标检测模型：

1. DETR（DEtection TRansformer）：DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型。它使用Transformer编码器来处理输入图像，并使用Transformer解码器进行目标检测和分割。DETR采用无锚框的方式进行目标检测，通过在Transformer解码器中引入位置嵌入向量来建立目标和位置之间的关联。

2. Visual Transformer（ViT）：Visual Transformer是一种将Transformer应用于图像分类任务的模型。虽然它最初是为图像分类设计的，但可以通过在ViT上添加额外的组件来进行目标检测。例如，可以使用预训练的ViT模型提取特征，并将其输入到目标检测网络中进行目标检测任务。

3. Swin Transformer：Swin Transformer是一种新型的Transformer架构，专门用于处理图像数据。它通过分割图像成不同大小的块，并使用局部和全局的Transformer层来处理这些块，以捕捉不同尺度的特征。Swin Transformer在目标检测任务中表现出色，并取得了较好的性能。

这些是目前一些基于Transformer的目标检测模型，未来随着研究的进展，可能还会有新的模型被提出和使用。

swin transformer

Swin Transformer是一种新型的transformer模型，它在2021年提出并引起了广泛关注。Swin Transformer引入了一种新的Hierarchical Transformer架构，它将图像分配到不同的stage中进行处理，从而将输入与输出的空间大小分离开来。这种架构可以使模型在保持高精度的同时，减少时间和空间复杂度。同时，作者提出的shift操作可以增加模型的视野和感受野，从而提高了模型的性能。基于上述特点，Swin Transformer在很多计算机视觉任务中都取得了优异的结果，如图像分类、目标检测、分割等。此外，Swin Transformer还支持多GPU训练和端到端的训练方式，使其在实际应用中更具有实用性。可以预见，Swin Transformer这种新型的transformer模型将会在计算机视觉领域持续受到关注和应用。