transformer 用于人脸关键点检测

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被用于自然语言处理任务，但是也可以应用于其他领域，如计算机视觉。在人脸关键点检测中，可以使用 Transformer 模型来提取特征并预测人脸关键点坐标。

具体来说，可以将人脸图像输入到 Transformer 模型中，经过多层自注意力和前馈神经网络的处理，得到一个特征向量。然后，可以将这个特征向量输入到一个全连接层中，输出每个关键点的坐标。

需要注意的是，由于 Transformer 模型是基于序列的，因此需要将人脸图像转换为序列形式。一种常见的方法是将图像分成网格，并将每个网格的像素值作为序列中的一个元素。