transformer发展历史

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它最初由Vaswani等人于2017年提出，并被广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中。Transformer的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文关系，从而更好地理解和处理序列数据。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，Transformer具有并行计算、长距离依赖建模和较低的训练代价等优势，因此在各种任务中表现出色。

Transformer网络由编码器和解码器组成，编码器用于将输入序列转换为特征表示，解码器用于根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器层都由多个注意力机制和前馈神经网络组成。注意力机制允许模型在处理序列时将重点放在不同位置的相关信息上，从而捕捉全局上下文关系。

在Transformer之后，还有一些对其进行改进的变种出现，如SWIN Transformer和CSWIN Transformer等。这些变种主要通过改变注意力机制的计算方式、增加局部交互或改进模型结构来进一步提升性能。

相关问题

transformer 历史信息

回答: Transformer在视觉领域的发展经历了一些改进和演变。最初，视觉Transformer被用于图像分类，被称为ViT。然后，为了增强Transformer的全局建模能力，出现了Transformer Enhanced CNN方法，该方法利用Transformer来增强CNN主干的远程依赖性。为了解决Transformer在早期忽略局部信息的问题，出现了Local Attention Enhanced Transformer方法，该方法重新设计了补丁分区和注意力块以增强Transformer的局部性。此外，受到CNN分层和深层结构的启发，出现了Hierarchical Transformer和Deep Transformer方法，前者使用金字塔茎代替固定分辨率的柱状结构，后者防止注意力图过于平滑并增加其在深层的多样性。这些改进和演变使得Transformer在图像分类、物体检测和分割、像素级图像补全以及车道标记检测等领域得到了广泛应用。[1][2][3]

基于Transformer的目标检测算法发展历史

基于Transformer的目标检测算法是近年来的研究热点之一。以下是一些代表性的算法及其发展历史：

1＊＊＊于2020年提出。DETR使用Transformer将输入图像中的所有对象同时编码为一个固定大小的向量，然后使用匈牙利算法将对象与预测框进行匹配，从而实现目标检测。

2. Deformable DETR：是在DETR的基础上提出的改进算法，由南京大学和华为诺亚方舟实验室的研究人员于2021年提出。Deformable DETR使用可变形卷积网络（Deformable Convolutional Networks）来提高对象的感受野，从而提高目标检测的准确性。

3. Sparse R-CNN：是由华中科技大学的研究人员于2021年提出的算法。Sparse R-CNN使用Transformer来对输入图像进行编码，并使用稀疏注意力机制来减少计算量。该算法在目标检测任务中取得了很好的性能。

4. Swin Transformer：是由香港中文大学的研究人员于2021年提出的算法。Swin Transformer使用分层的Transformer结构来处理输入图像，并使用跨阶段特征融合（Cross-Stage Partial Networks）来提高特征的表达能力。该算法在多个目标检测数据集上取得了最先进的性能。