视觉transformer发展脉络

视觉Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理计算机视觉任务。它的发展脉络可以追溯到自然语言处理领域中的Transformer模型。

2017年，Google的研究人员提出了Transformer模型，用于机器翻译任务。这个模型使用了自注意力机制，能够在没有序列顺序限制的情况下有效地建模长距离依赖关系，取得了很好的翻译效果。

在2018年，Ashish Vaswani等人进一步提出了"Attention is All You Need"论文，详细介绍了Transformer模型的结构和训练方法。这个论文引起了广泛关注，并成为了自然语言处理领域的重要里程碑。

在2019年，Vision Transformer (ViT)模型被提出，将Transformer模型应用于计算机视觉任务。ViT通过将图像切分为一系列小的图像块（patches），并将这些图像块转化为序列输入，然后使用Transformer模型进行处理，实现了图像分类任务。

随后，为了更好地处理图像中的空间结构信息，研究人员提出了一系列改进的视觉Transformer模型。例如，Spatial Transformer Networks (STN)模型引入了一个空间变换网络，用于学习图像的几何变换；Vision Permutator模型则通过引入可学习的排列操作，改进了图像块的排列方式。

此外，还有一些针对特定任务的视觉Transformer模型被提出，如图像分割、目标检测和图像生成等。这些模型通过在Transformer架构中引入特定的模块和损失函数，实现了不同的计算机视觉任务。

总之，视觉Transformer的发展脉络可以追溯到Transformer模型的提出和应用于自然语言处理领域，然后经过一系列改进和扩展，被成功应用于计算机视觉任务中。这些模型在图像分类、目标检测、图像分割等任务上取得了显著的性能提升，成为了计算机视觉领域的重要研究方向之一。