transformer计算机视觉

Transformer 在计算机视觉领域发挥了重要作用。它最初被广泛应用于自然语言处理任务，在机器翻译、文本摘要和对话生成等任务上取得了显著成果。然而，由于其强大的建模能力和并行化计算的优势，它也被成功地应用于计算机视觉任务。

在计算机视觉中，Transformer 主要用于图像分类、目标检测、语义分割和图像生成等任务。通过将图像划分为一系列的图像块或图像路径，每个块或路径作为一个输入序列，Transformer 可以对图像进行全局建模，并捕捉图像中的上下文信息。这种方法可以有效地处理长程依赖性和全局关联性，从而提高对图像的理解能力和准确性。

此外，Transformer 还可以结合卷积神经网络（CNN）进行联合训练，以加强对局部特征的提取能力。这种融合方法可以在保持局部细节信息不丢失的同时，充分利用 Transformer 的自注意力机制来捕捉全局上下文信息。

总之，Transformer 在计算机视觉领域的应用为各种视觉任务提供了一种新的建模思路，并且在很多任务上取得了显著的性能提升。它的应用前景非常广泛，可以帮助我们更好地理解和处理图像数据。