cv transformer

计算机视觉中的Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理图像相关的任务。它的起源可以追溯到2017年的一篇谷歌论文《Attention is all you need》。在计算机视觉领域，Transformer被应用于多个任务，包括目标检测、图像分类、像素级图像补全等。

在Transformer中，图像被分割成小块，并将这些小块的线性嵌入序列作为Transformer的输入。相比于传统的卷积神经网络（CNN），Transformer在性能上有所优势，并且可以减少训练计算资源的使用。然而，由于Transformer缺乏CNN固有的一些先验知识（如平移不变性和局部性），在中等规模的数据集上可能不如CNN效果好。为了尽可能遵循原始的Transformer结构，ViT（Vision Transformer）在设计时采用了一些策略。

Transformer的整体流程包括将图像分割为小块，并对每个块进行编码为向量，然后加上位置编码输入到Transformer的分类层中。

除了ViT之外，还有其他基于Transformer的模型被应用于计算机视觉问题，如iGPT和DETR。这些模型在不同的任务中展现出了良好的性能，如图像生成、目标检测等。

总之，Transformer在计算机视觉领域的应用正在不断发展，并且在一些任务中取得了很好的效果。然而，它仍然需要大规模的数据预训练，并且在某些方面可能不如传统的CNN模型。

相关问题

CV transformer

As an AI language model, I am not able to create a CV transformer. However, a CV transformer is a type of neural network architecture that is used for natural language processing tasks such as text classification and language translation. It is a variant of the transformer model, which was first introduced in the paper "Attention Is All You Need" by Vaswani et al. (2017). The CV transformer is a variation of the transformer architecture that has been adapted to handle image-based data, such as in computer vision tasks. It uses self-attention mechanisms to capture spatial relationships between image pixels and learn feature representations that can be used for classification or other tasks.

计算机视觉 transformer框架

计算机视觉中的Transformer框架是指一种使用Transformer模型来进行图像分类任务的方法。其中一种被称为Vision Transformer（ViT）。ViT是一种纯Transformer模型，被直接应用于图像块的序列，以实现图像分类的目标。ViT尽可能地遵循了原始Transformer的设计，通过将图像划分为图像块，并将其编码为序列，然后使用Transformer进行分类。ViT的框架允许模型学习图像中的全局特征，并在大规模图像数据集上展现出良好的性能。