transformer模式识别

引用提到了关于图像 Transformer 和文本 Transformer 的预训练模型在图像识别任务中的应用。其中，TrOCR 是一个使用了 Transformer 结构的模型，它将文本图像切分成图像切片，并将其输入到图像 Transformer 中。TrOCR 的编码器和解码器都使用了标准的 Transformer 结构和自注意力机制，解码器生成 wordpiece 作为输入图像的识别文本。为了更有效地训练 TrOCR 模型，研究人员使用了 ViT 模式的预训练模型和 BERT 模式的预训练模型来初始化编码器和解码器。

Transformer 是一个使用了 Attention 机制的模型结构，它在图像识别任务中取得了显著的成果。相比传统的 CNN 和 RNN，Transformer 完全由 self-Attention 和 Feed Forward Neural Network 构成。在 Transformer 中，self-Attention 的运行机制是重点之一。

综上所述，Transformer 模式在识别任务中的应用表现出了很大的潜力。通过自注意力机制，Transformer 在语言和图像处理中都能取得出色的效果。在图像识别任务中，使用 Transformer 模型可以替代传统的 CNN 主干网络，如 TrOCR 模型所示。这种模型结构的应用为图像识别任务带来了新的可能性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>