transformer in convolutional neural networks

卷积神经网络中的变换器是用于提取输入图像特征的一种算法。它通过对输入图像应用卷积、池化和非线性激励等操作来提高特征的提取和分类效果。变换器可以通过学习从输入到输出的映射来实现自适应特征提取和分类，因此在图像识别、目标检测和语音识别等领域得到广泛应用。

相关问题

vision transformer

视觉变换器（Vision Transformer，ViT）是一种新兴的深度学习模型，用于图像分类和视觉任务。它是由Google Brain开发的，并于2020年在ICLR会议上发表。与以往的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）不同，ViT使用注意力机制来捕获图像中的空间关系，避免了CNN中使用卷积层进行特征提取的问题。

ViT通过将输入图像分割成固定数量的图像块，然后转换为向量序列，并使用transformer编码器来对其进行编码。对于每个图像块，ViT会将其转化为向量，然后使用多头自注意力机制和全连接层来深入处理和拟合。通过多层编码器，ViT可以捕获图像中不同物体的空间关系和层次结构，并生成一个可用于分类或其他视觉任务的向量表示。

ViT已经在多个图像分类任务中实现了与或优于CNN的结果，包括ImageNet和CIFAR-100。它还可以用于其他视觉任务，如物体检测和图像生成。ViT的优点包括全局信息的有效处理，参数效率高，易解释性强等。尽管ViT还不是所有视觉任务的最佳选择，但它是未来深度学习研究的一个有趣方向。

transformer图像

Transformer 是一种用于自然语言处理任务的模型架构，主要用于文本生成、文本分类、机器翻译等任务。不过，Transformer 本身并不是用于图像处理的模型。对于图像处理任务，常见的模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。这些模型在图像分类、目标检测、图像生成等任务中表现出色。如果你想了解更多关于图像处理的内容，请提问相关问题。