tranformer在cv的应用
时间: 2023-03-28 19:00:37 浏览: 49
Transformer 在计算机视觉中的应用主要是在图像分类、目标检测、图像分割等任务中,通过将图像转换为序列数据,然后使用 Transformer 模型进行处理,取得了不错的效果。例如,Vision Transformer (ViT) 模型在 ImageNet 数据集上取得了与传统卷积神经网络相当的结果。此外,Transformer 还可以用于图像生成任务,如图像描述、图像翻译等。
相关问题
transformer在cv领域中应用的开端
Transformer在计算机视觉领域的应用的开端可以追溯到ViT和DETR两个模型。ViT是Visual Transformer的开端之作,它是第一次将Transformer应用到计算机视觉领域。ViT的论文题目是《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》\[1\]。DETR是将Transformer应用到端到端目标检测的开端之作,它的论文题目是《End-to-End Object Detection with Transformers》\[2\]。这两个模型的出现标志着Transformer在计算机视觉领域的应用的起点。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Visual Transformer开端——ViT及其代码实现](https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/128811927)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [DETR——使用Transformer进行端到端目标检测的开端之作](https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/128849450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [ViT:Transformer在CV领域的开山之作](https://blog.csdn.net/pengxiang1998/article/details/129256117)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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请详细说说Transformer在计算机视觉领域的应用
Transformer 在计算机视觉领域的应用主要是在图像生成、图像标注和视觉问答等任务中。其中,图像生成是指使用自编码器架构和 Transformer 模型生成图像,而图像标注是指将给定的图像赋予相应的标签,例如描述图像中物体的种类、位置等。视觉问答则是通过将图像和问题输入模型,模型可以返回问题的答案。
具体来说,Transformer 模型在计算机视觉领域的应用中,主要是用于处理图像的特征提取和编码。Transformer 模型能够处理长序列信息,将图像像素信息转化为可供处理的向量表示,从而提取出关键的信息特征,使得图像的内容能够更好地被识别和理解。
近年来,Transformer 模型在计算机视觉的各个领域已经有了广泛的应用,例如在语义分割、图像分类、目标检测、人脸识别等任务中,Transformer 模型都能够取得更好的性能表现。