transformer遥感

根据提供的引用内容，我们可以了解到Transformers在计算机视觉领域的应用越来越广泛。在遥感领域，Transformers也被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务中。

以下是使用Transformers进行遥感图像分类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        self.resnet.fc = nn.Identity()
        self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8)
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        x = self.transformer(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

在这个示例中，我们使用了预训练的ResNet-50作为特征提取器，并将其输出传递给Transformer编码器层。最后，我们使用全连接层将Transformer的输出映射到类别标签。