Transformer变形
时间: 2023-12-13 16:34:33 浏览: 31
根据提供的引用内容,Transformer变体是指在Transformer模型的基础上进行改进和优化的模型。以下是几种常见的Transformer变体:
1. VIT(Vision Transformer):将Transformer模型应用于计算机视觉领域,通过将图像分割成一系列的图像块,并将这些图像块转换为序列输入,从而实现对图像的分类和识别。
2. SwimTransformer:在Transformer模型中引入了Swim模块,该模块可以在不同的尺度上对特征进行处理,从而提高了模型的性能。
3. Deformable Attention Transformer:在Transformer模型中引入了可变形注意力机制,可以更好地适应不同的图像形状和尺度,从而提高了模型的性能。
4. TransUnet:将Transformer模型应用于医学图像分割领域,通过将图像分割成一系列的图像块,并将这些图像块转换为序列输入,从而实现对医学图像的分割。
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可变形transformer
可变形Transformer是一种具有可变形注意力机制的Transformer模型,用于图像分类和密集预测任务。可变形Transformer使用了自注意力模块,并构建了一个强大的Pyramid Backbone。这种模型的设计思想是为了解决传统分层Vision Transformer模型中的问题,如信息丢失、感受野增长缓慢以及对相关特征建模的灵活性。
可变形Transformer的优势在于引入了可变形机制,允许模型根据输入数据的不同部分自适应地调整注意力的权重。这种机制可以提高模型对重要特征的关注程度,并减少对不相关部分的关注,从而提高模型的表现能力。此外,可变形Transformer还能够灵活地建模长期关系,避免了传统模型在处理长期依赖问题时的限制。
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