pre-trained image processing transformer

预训练的图像处理变换器是一种深度学习模型，它通过在大型数据集上进行训练来学习图像处理任务，例如图像分类、目标检测和图像分割。这些模型通常使用卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（self-attention mechanism）来提取图像特征，并且可以通过微调（fine-tuning）来适应特定的任务。预训练的图像处理变换器已经在许多计算机视觉应用中取得了显著的成功，例如自然语言描述图像、图像生成和图像修复。