transformer的优化历程

Transformer在计算机视觉领域的优化历程主要经历了以下几个阶段：首先是在CNN中引入Attention机制以提取全局信息；接下来，研究逐渐开始尝试使用完全的Transformer模型替代CNN，解决图像领域的问题；目前，对CV Transformer的研究主要集中在细节的优化，包括提升运行效率、保持图像结构信息、平衡运行效率和效果等。

相关问题

cv transformer发展历程

CV Transformer的发展历程主要经历了以下三个阶段：

1. 引入Attention机制增强CNN阶段：在这个阶段，研究人员开始将Attention机制引入到CNN模型中，以解决CNN模型只能提取局部信息而缺乏全局信息考虑能力的问题。

2. 使用完全的Transformer模型替代CNN阶段：在这个阶段，研究人员逐渐开始尝试使用完全的Transformer模型来解决图像领域的问题。为了将图像作为Transformer的输入，需要将图像切分成若干块，并将每个小块展平成1*n的形状，以序列的形式输入Transformer模型。

3. 对CV Transformer细节的优化阶段：目前，CV Transformer已经初见成效，更多的工作开始研究如何对CV Transformer的细节进行优化。这些优化包括如何提升处理高分辨率图像的运行效率、如何更好地将图像转换成序列以保持图像的结构信息、以及如何在运行效率和效果之间取得平衡等方面的研究。

引用和引用提供了更详细的信息和相关研究论文，可以进一步了解CV Transformer的发展过程。

transformer国内外研究现状

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被用于自然语言处理任务，但近年来也被广泛应用于计算机视觉领域。以下是Transformer在国内外的研究现状：

国外研究现状：
1. Transformer的提出和发展历程：Transformer最初由Google在2017年提出，用于机器翻译任务。自提出以来，Transformer已经成为自然语言处理领域的主流模型，并在其他领域也取得了很好的效果。
2. Transformer在计算机视觉领域的应用：自从ViT（Vision Transformer）在2020年提出以来，Transformer在计算机视觉领域的应用也逐渐受到关注。除了ViT，还有Swin Transformer、CaiT等模型，它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务上都取得了很好的效果。
3. Transformer的改进和优化：为了进一步提高Transformer的性能，研究者们提出了很多改进和优化方法，例如：DeiT（Data-efficient Image Transformers）、T2T-ViT（Tokens-to-Token ViT）等。

国内研究现状：
1. Transformer在自然语言处理领域的应用：国内的研究者们也在自然语言处理领域广泛应用Transformer，例如：BERT、GPT等模型。这些模型在中文文本处理任务上也取得了很好的效果。
2. Transformer在计算机视觉领域的研究：国内的研究者们也在计算机视觉领域探索Transformer的应用，例如：DeiT、Swin Transformer等模型。这些模型在图像分类、目标检测等任务上也取得了很好的效果。
3. Transformer的改进和优化：国内的研究者们也在Transformer的改进和优化方面做出了很多努力，例如：T2T-ViT、CPVT（Cross-Partial ViT）等模型。