Transformer预测图像透射率

Transformer模型最初是由Google在自然语言处理领域中引入的，特别是用于机器翻译任务，但它后来也被广泛应用于计算机视觉领域，包括图像分类、目标检测和生成任务。在图像透射率（transmission）预测中，Transformer可能被用来处理图像数据，通过自注意力机制捕捉图像中的全局上下文信息，来估计物体或像素级别的透射率。

具体来说，Transformer应用于图像透射率预测的一般流程可能如下：

1. **编码器（Encoder）**：将图像像素转化为一系列的特征向量，这些向量通常通过卷积神经网络（CNN）提取，然后输入Transformer的自注意力层，以便学习跨空间位置的依赖关系。

2. **自注意力机制**：Transformer的核心部分，它能够同时考虑所有位置之间的关系，计算每个位置与所有其他位置的加权关联，这对于理解像透明度这样的全局属性很关键。

3. **多头注意力（Multi-head Attention）**：分割成多个头部，可以从不同角度处理输入，提高模型的表达能力。

4. **解码器（Decoder，可选）**：如果任务是预测局部或全局的透射率，可能需要一个解码器部分来生成结果。如果没有，直接从编码器输出进行预测。

5. **预测层**：最后，使用全连接层或其他适合的结构对输入特征进行转换，得出透射率的预测值。