Transformer用作主干特征提取网络

回答：
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被提出用于自然语言处理任务，但也可以用作图像处理任务中的主干特征提取网络。与传统的卷积神经网络不同，Transformer不需要手动设计卷积核，而是通过自注意力机制来学习图像中不同位置之间的关系，从而提取特征。

在图像处理任务中，可以将图像的每个像素看作一个序列，然后将其输入到Transformer中进行特征提取。具体来说，可以使用一组全连接层将图像的每个像素转换为一个向量表示，然后将这些向量作为输入序列输入到Transformer中。在Transformer中，每个输入向量都会与其他向量计算相似度，并根据相似度计算出一个权重向量，用于对所有向量进行加权求和。这样，每个向量都能够考虑到其他向量的信息，从而更好地捕捉图像中的全局信息。