transformer 细粒度

Transformer在细粒度任务中具有重要的作用。TransFG是一种使用Transformer架构进行细粒度识别的方法。 这种方法利用Transformer作为特征提取器，通过对图像的像素进行转换，从而实现对细粒度类别的准确分类。Transformer和自我注意模型的应用极大地促进了自然语言处理和机器翻译的研究，并且最近的研究也试图将Transformer应用于计算机视觉领域。最初，Transformer被用于处理通过CNN提取的视频连续特征，然后被扩展到目标检测、分割和目标跟踪等计算机视觉任务中。最近，纯Transformer模型也变得越来越受欢迎，比如ViT（Vision Transformer），它是第一个证明将纯Transformer直接应用于图像分类的模型，并取得了最先进的性能。在细粒度视觉分类任务中，ViT的有效性已经得到了展示。

基于TransFG取得的成果，可以看出基于Transformer的模型在细粒度任务上具有巨大的潜力。 TransFG可以作为未来工作的起点，进一步探索基于Transformer的模型在细粒度任务中的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【第40篇】TransFG：用于细粒度识别的 Transformer 架构](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124919932)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Transformer在细粒度分类上的应用](https://blog.csdn.net/wj113149/article/details/115219022)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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