transformer最新综述

最新的综述显示，Transformer在计算机视觉领域有广泛的应用。其中，局部范式的Transformer通过引入局部注意力机制或卷积来引入局部性。监督式Transformer正在探索结构组合和缩放定律。自监督学习在视觉Transformer中也占据了重要的位置，但目前还不清楚哪些任务和结构对自监督Transformer更有利。在分割任务中，Transformer有两种常见的应用方式：基于patch的Transformer和基于查询的Transformer。基于patch的Transformer可以进一步分解为带有目标查询的Transformer和带有掩码嵌入的Transformer。在视觉Transformer的发展过程中，一个常见的问题是Transformer是否可以取代卷积。然而，通过回顾过去一年的改善历史，目前还没有发现Transformer性能不足的迹象。视觉Transformer已经从一个纯粹的结构回归到一个混合的形式，将全局信息逐渐与局部信息混合。虽然Transformer可以等价于卷积，甚至具有更好的建模能力，但简单有效的卷积运算已足以处理底层的局部性和低级语义特征。未来，结合Transformer和卷积的思想将推动图像分类领域的更多突破。在目标检测中，Transformer也有应用。[1][2][3]

相关问题

Transformer网络综述

Transformer网络是一种基于自注意力机制的深度神经网络，最初应用于自然语言处理领域。它通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现了并行计算和长距离依赖建模。由于其强大的表征能力，研究人员开始将Transformer网络扩展到计算机视觉任务中。

在计算机视觉领域，Transformer网络的应用主要集中在图像分类、目标检测、语义分割和图像生成等任务上。与传统的卷积神经网络相比，Transformer网络具有以下优势：

1. 全局信息建模：Transformer网络能够同时考虑输入序列中的所有位置，从而更好地捕捉全局信息。这对于处理图像中的长距离依赖关系非常重要。

2. 灵活的结构：Transformer网络的结构非常灵活，可以根据任务的需求进行调整。例如，可以通过增加或减少注意力头的数量来控制网络的复杂度。

尽管Transformer网络在计算机视觉领域取得了一些令人印象深刻的结果，但它并不一定能够完全取代卷积神经网络。实际上，许多最新的研究工作都是将Transformer网络与卷积神经网络结合起来，以充分利用它们各自的优势。

视觉transformer的综述

视觉Transformer是一种基于Transformer模型的图像处理方法，它在计算机视觉领域中得到了广泛应用。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer采用了自注意力机制来建立图像中像素之间的关系，从而实现对图像的特征提取和处理。

视觉Transformer的核心思想是将图像分解为一系列的位置编码和特征向量，并通过多层的自注意力机制来建立它们之间的关联。具体而言，视觉Transformer包含以下几个关键组件：

1. 位置编码：为了将图像中的像素位置信息引入模型，视觉Transformer使用了位置编码。常见的位置编码方式包括绝对位置编码和相对位置编码，它们可以帮助模型理解像素之间的空间关系。

2. 自注意力机制：自注意力机制是Transformer模型的核心组件，它能够根据输入序列中元素之间的关系来计算每个元素的权重。在视觉Transformer中，自注意力机制被用于计算图像中不同位置之间的关联程度，从而实现全局上下文的建模。

3. 多层结构：为了提高模型的表达能力，视觉Transformer通常由多个堆叠的Transformer层组成。每个Transformer层包含多头自注意力机制和前馈神经网络，通过多层结构的堆叠，模型可以逐渐提取更高级别的图像特征。

视觉Transformer在图像分类、目标检测、图像生成等任务中取得了很好的效果。它能够捕捉全局上下文信息，减少信息丢失，并且具有较强的泛化能力。然而，由于视觉Transformer对图像进行全局处理，计算复杂度较高，因此在处理大尺寸图像时可能会面临一些挑战。