coco数据集 transformer

COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，它包含了大量的图像和对应的注释信息。这些图像涵盖了80个不同的对象类别，包括人物、动物、交通工具等。COCO数据集被用于训练和评估各种视觉任务，如目标检测、图像分割和关键点检测等。

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中。它首次被提出用于机器翻译任务，并在该任务上取得了显著的性能提升。Transformer模型的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中的长程依赖关系，而无需使用传统的循环神经网络（RNN）结构。

在计算机视觉领域，Transformer也被成功地应用于图像分割和目标检测等任务。通过将输入图像划分为不同的图像块，然后将这些块作为序列输入到Transformer模型中，可以实现对图像的全局特征建模和语义分析。这种基于Transformer的方法在一些图像分割任务中取得了较好的结果。