transformer模型用在视觉领域

Transformer 模型最初是应用于自然语言处理领域的，但是其对于序列的建模能力和自注意力机制的设计，也可以应用到视觉领域中。在视觉领域，Transformer 模型主要应用于图像处理中的特征提取和图像生成任务中。

其中，Transformer 模型在图像处理中的应用有以下两种方式：

1. Vision Transformer (ViT)：该方法使用了自注意力机制来提取图像中的特征。将输入的图像分成一系列的图像块，并将每个块转换成一个向量。这些向量作为输入序列输入到Transformer模型中，然后通过多层自注意力和前馈神经网络来生成最终的特征表示。

2. Generative Pre-trained Transformer (GPT)：该方法使用 Transformer 模型来生成图像，其核心思想是利用自注意力机制来学习输入图像的特征表示。然后，将这些特征表示输入到解码器中，以生成目标图像。