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。