transformer patch后还原

我可以回答这个问题。Transformer patch 是指在 Transformer 模型中对某些位置的输入进行修改，以便更好地捕捉长距离依赖关系。还原 Transformer patch 可以通过将修改的位置重新设置为原始输入。

相关问题

transformer patch embedding

transformer的patch embedding是指在ViT模型中将图像分成固定大小的patchs，并通过线性变换得到每个patch的embedding。这类似于NLP中将文本分成单词并为每个单词生成embedding的过程。在ViT中，每个patch的embedding会作为输入送入transformer的Encoder进行特征提取和分类。这种方法充分利用了transformer模型在序列数据处理上的优势，使得transformer可以直接应用于图像分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

swin transformer patch merge

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在处理图像时采用了分块的策略，其中Patch Merge是Swin Transformer中的一个重要组件。

Patch Merge是指将输入图像分成多个小块（patches），然后通过Transformer的注意力机制将这些小块进行交互和整合。具体来说，Swin Transformer首先将输入图像分成多个大小相等的小块，然后将这些小块展平并作为Transformer的输入。接着，在Transformer的编码器中，每个小块都会与其他小块进行自注意力计算，以捕捉全局的上下文信息。最后，通过反向操作，将经过注意力计算的小块重新组合成原始图像。

Patch Merge的作用是在保持全局上下文信息的同时，减少了计算复杂度和内存消耗。通过将图像分成小块进行处理，Swin Transformer能够更好地处理大尺寸的图像，并且在一定程度上缓解了传统Transformer模型在处理图像时的限制。