鲁鹏计算机视觉transformer

计算机视觉领域中的Transformer模型是一种使用自注意力机制的深度学习模型。它可以用于图像分类、物体检测、语义分割等计算机视觉任务。

在传统的计算机视觉任务中，卷积神经网络（CNN）是常用的模型。但是，CNN在处理图像序列时存在一定的局限性，例如在处理长距离依赖关系时效果不佳。而Transformer模型则能够更好地捕捉图像中不同区域之间的关系。

鲁鹏等人于2020年提出了一种基于Transformer的计算机视觉模型，被称为ViT（Vision Transformer）。ViT模型将图像分割为一个个小的图像块，然后将这些图像块作为序列输入到Transformer模型中进行处理。通过自注意力机制，ViT模型能够学习到图像中不同块之间的关系。

在经过预训练和微调的过程后，ViT模型在许多计算机视觉任务中表现出了与传统CNN相媲美甚至超越的性能。同时，ViT模型还具有较好的可解释性，能够对图像中的不同区域进行注意力可视化。

总而言之，鲁鹏等人提出的计算机视觉Transformer模型ViT在图像处理任务中展现出了很好的潜力，为计算机视觉领域带来了新的研究方向和思路。