Pixel Transformer中的编码器和解码器各有几层

Pixel Transformer是一种基于Transformer架构的图像处理模型，它将传统的自注意力机制应用到了像素级别，用于解决计算机视觉任务，如图像分类、分割等。在这个模型中，编码器和解码器的设计通常借鉴于自然语言处理中的Transformer结构。

在Pixel Transformer中，编码器部分通常包含一系列的Transformer块（Encoder Blocks），每个块可能由多层组成，比如常见的可能是6到12层，每一层又包括多头注意力（Multi-head Attention）、前馈神经网络（Feedforward Network）和残差连接（Residual Connections）等组件。

而解码器（Decoder）如果有的话，它的设计可能会有所不同，因为它需要处理序列信息并可能有自回归约束，所以也可能会有同样数量的Transformer块。然而，有些版本的Pixel Transformer可能并不包含单独的解码器模块，直接从编码器生成全局特征图，然后融合到输入图像上，此时就没有独立的解码过程。

请注意，具体的层数配置会依据论文中的详细描述和实验结果来确定，并非固定不变。每个研究者或团队可能会根据需求调整这一结构。

相关问题

transformer图像重建

基于引用和引用中的内容，Transformer可以应用于图像恢复和重建任务，如去雾和去模糊。其创新点有以下几个方面：首先，改进了Transformer的空间自注意力机制，将其替换为带有深度可分离卷积的通道自注意力；其次，在卷积前向网络中引入了gating和深度可分离卷积；最后，训练方式采用了逐渐增大输入图像尺寸的progressive learning策略。

根据引用中的内容，Transformer图像重建的网络结构主要包括以下几个部分：首先，通过3×3卷积提取低阶特征F0；然后，使用由4个阶段的Transformer构成的编码器-解码器进行上下采样，其中上采样使用pixel unshuffle，下采样使用shuffle；接下来，通过Transformer进行图像细化；最后，通过3×3卷积恢复原始通道数，并将其与原始图像的残差相加，得到重建的输出图像。

因此，Transformer图像重建的方法可以总结为：首先提取低阶特征，然后使用编码器-解码器结构进行上下采样，接着进行图像细化，最后恢复原始通道数并将其与原始图像的残差相加，得到重建的输出图像。

总结起来，Transformer在图像重建中的创新点包括改进的自注意力机制和卷积前向网络，以及采用逐渐增大输入图像尺寸的训练方式。其网络结构包括特征提取、编码器-解码器结构、图像细化和通道恢复等步骤。以上是基于所提供的引用内容给出的关于Transformer图像重建的回答。