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。

transformer改进综述

### Transformer 模型的改进与发展

#### 增强计算效率与扩展能力
为了提高Transformer模型的计算效率并增强其处理大规模数据的能力，研究人员提出了多种优化方案。例如，在原始Transformer架构基础上引入稀疏注意力机制（Sparse Attention），使得模型能够在保持性能的同时显著减少参数量和计算复杂度[^1]。

#### 改善长序列建模能力
针对传统RNN难以有效捕捉长时间依赖关系的问题，虽然最初的Transformer通过自注意机制部分解决了这一挑战，但仍存在一些局限性。为此，后续工作探索了多尺度表示学习、层次化编码器结构以及更高效的相对位置编码方式来进一步提升对于较长输入序列的理解效果[^2]。

#### 跨领域融合创新应用
除了上述技术层面的进步外，另一个重要趋势是将不同领域的优势结合起来创造新的应用场景。正如提到过的Spatial Transformer Networks能够连接计算机视觉与自然语言处理两大方向；类似地，也有不少研究致力于开发可以同时处理图像、文本等多种类型信息的新一代Transformer变体，从而开拓更多可能性[^3]。

import torch.nn as nn

class ImprovedTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.sparse_attention = SparseAttention(...)
        self.multi_scale_encoder = MultiScaleEncoder(...)
    
    def forward(self, x):
        out = self.sparse_attention(x)
        out = self.multi_scale_encoder(out)
        return out