transformer是啥

Transformer是一种神经网络模型，它在自然语言处理任务中表现出色。BERT算法中的关键部分就是基于Transformer的编码器。Transformer采用了一种称为Self-Attention的注意力机制，它能够有针对性地捕捉整个句子的信息。相比于传统的RNN模型，Transformer丢弃了循环和卷积结构，使得模型更加高效和并行化。然而，由于全局自注意力的计算成本较高，Transformer的设计面临一些挑战，因此也有一些改进版本的Transformer被提出。

相关问题

yolo transformer

"yolo transformer" 不是一个完整的问题，但我猜您可能想问的是关于 YOLOv5 和 Transformer 的结合。如果是这样，那么 YOLOv5 中确实使用了 Transformer，称为 YOLOv5 Transformer。它使用了一种名为 CSPDarknet 的骨干网络，然后在其顶部添加了一些 Transformer 编码器层来提高检测性能。

vision transformer

Vision Transformer 是一种用于计算机视觉任务的模型，它基于 Transformer 模型架构。Transformer 是一种用于自然语言处理 (NLP) 的模型，它通过 self-attention 来捕捉句子中单词之间的关系。在 Vision Transformer 中，它使用类似的方法来捕捉图像中像素之间的关系。

Vision Transformer 的架构由两部分组成：一个特征提取器 (feature extractor) 和一个 Transformer 头 (Transformer head)。特征提取器将输入图像编码为特征向量，而 Transformer 头则通过 self-attention 来学习在这些特征向量中的关系。

Vision Transformer 在图像分类、目标检测、实例分割等视觉任务中取得了出色的性能，它也是近年来在这些任务中表现最优秀的模型之一。