transformer填补图像

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初用于自然语言处理任务，但也可以应用于图像处理任务，如图像填补。

图像填补是指根据给定的部分图像内容，预测并生成完整的图像。Transformer模型可以通过学习图像的上下文信息和全局关系，来填补图像中缺失的部分。

具体而言，使用Transformer填补图像的过程如下：
1. 输入：将部分图像作为输入，可以是一个矩形区域或者任意形状的遮挡区域。
2. 编码器：通过多层的自注意力机制和前馈神经网络，将输入图像编码为一系列特征向量。
3. 解码器：使用自注意力机制和前馈神经网络，逐步生成缺失的图像部分。解码器的输入包括已生成的部分图像和编码器输出的特征向量。
4. 重复步骤3，直到生成完整的图像。

Transformer模型在图像填补任务中的优势在于它能够捕捉到图像中不同区域之间的长距离依赖关系，并且能够处理变长的输入和输出序列。此外，Transformer还可以并行计算，加快训练和推理的速度。

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如何跑通vision transformer

Vision Transformer是一种在计算机视觉领域中使用的深度学习模型。它通过使用Transformer Encoder结构（与在自然语言处理领域中使用的Transformer相同），并在大规模数据集上进行预训练，实现了与传统卷积神经网络（CNN）相媲美甚至更好的性能。

传统的计算机视觉任务通常使用CNN作为主要模型，但Vision Transformer的出现打破了CNN在这一领域的统治地位，并填补了计算机视觉和自然语言处理之间的鸿沟。Vision Transformer的核心思想是将图像分成不同的图块，并将每个图块的特征表示转换为一个向量序列，然后通过Transformer Encoder来学习这些向量序列的关系和表示。这种方法使得Vision Transformer能够捕捉到全局和局部的图像信息，并在各种计算机视觉任务中取得了出色的性能。

如果你对Vision Transformer感兴趣，你可以阅读上述提供的论文和博客，它们提供了关于Vision Transformer的详细介绍和实现过程。此外，你还可以在提供的Pytorch实现中找到预训练的权重，以便进行进一步的探索和实验。