transformer块

Transformer块是Transformer模型的基本组成单元之一。它由多个子层组成，包括自注意力层（Self-Attention Layer）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。在编码器和解码器中，Transformer块的结构是相似的。具体而言，Transformer块首先对输入进行自注意力计算，然后通过残差连接和层归一化（Layer Normalization）来融合输入和自注意力计算结果。接下来，经过一个前馈神经网络层，再次进行残差连接和层归一化。多个Transformer块可以被串联在一起形成编码器或解码器。

在CV领域中，Transformer块被应用于多个任务，例如图像分类、目标检测和图像生成等。通过将图像分割成不同的区域或网格，将每个区域或网格的特征作为输入进行Transformer块的计算，可以实现对图像的全局或局部信息建模。