volo transformer

Volo Transformer是一个基于Transformer模型的图像分类器。它是由微软亚洲研究院开发的，旨在提高图像分类的速度和准确性。与传统的卷积神经网络不同，Volo Transformer使用自注意力机制来捕捉图像中的特征。这种方法在训练和推理时都能够显著降低计算时间和内存消耗。此外，Volo Transformer还使用了一种称为"局部感知池化"的技术来进一步优化模型的性能。总的来说，Volo Transformer是一种非常有前途的图像分类器，可以用于各种图像识别任务。