transformer backbone

Transformer骨干网络是一种基于自注意力机制的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。它的主要优点是能够处理长序列数据，同时具有较高的并行性和可扩展性。在自然语言处理领域，Transformer骨干网络已经成为了许多任务的标配，如机器翻译、文本分类、问答系统等。在计算机视觉领域，Transformer骨干网络也被用于图像分类、目标检测等任务中。