transformer双目

双目深度算法中的Transformer是指基于Transformer的方法(STTR)，它是一种用于双目视差估计的方法。该方法在视差估计领域打破了传统的基于Correlation或者Cost Volume的方法，使用Transformer网络架构进行视差估计。

具体来说，STTR方法的网络构架包括以下几个部分：
1. 特征提取器(Feature Extractor)：用于从输入图像中提取特征。
2. Transformer：采用Transformer网络结构，包括相对位置编码(Relative Positional Encoding)、最优传输(Optimal Transport)、注意力掩码(Attention Mask)、原始视差和遮挡回归(Raw Disparity and Occlusion Regression)等模块。
3. 上下文调整层(Context Adjustment Layer)：用于调整特征的上下文信息。

STTR方法还使用了特定的损失函数来训练网络，并进行了实验以验证方法的有效性和性能。该方法提出了三大优势：解放了视差的限制、明确定义了遮挡区域、保证了匹配的唯一性。相关实验结果表明该方法在双目视差估计任务上具有良好的性能和准确度。

在双目视差估计中，常常使用像素匹配代价来衡量两个像素之间的差异，具体方法是以一个像素为中心取一个固定大小的窗口（特征窗口），然后比较两个像素的特征窗口的图像块相似性。这种方法能够更准确地衡量两个像素在图像上的差异，从而进行立体匹配。

相关问题

TransformER

TransformER是一个基于Transformer模型的实体关系抽取器。它是由CSDN开发的C知道团队开发的，旨在从文本中自动提取实体和它们之间的关系。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。TransformER利用Transformer模型的强大表达能力，能够对输入文本进行编码，并学习到实体之间的关系。

TransformER的工作流程如下：
1. 输入文本预处理：将输入文本进行分词、词性标注等预处理操作。
2. 实体识别：使用命名实体识别技术，识别出文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。
3. 关系抽取：通过Transformer模型对输入文本进行编码，学习到实体之间的关系。
4. 输出结果：将抽取到的实体和关系进行整理和展示。

TransformER在许多实际应用中具有广泛的应用，如信息抽取、问答系统、知识图谱构建等。它能够帮助用户从大量文本中快速准确地提取出有用的信息。

transformer

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它是由Google提出的，并在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次介绍。Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息，而不需要使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测来生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。

Transformer模型的优点包括：
- 并行计算：由于自注意力机制的特性，Transformer模型可以并行计算，加快训练和推理的速度。
- 长距离依赖建模：自注意力机制可以捕捉输入序列中的长距离依赖关系，使得模型能够更好地理解上下文信息。
- 可解释性：由于自注意力机制的可视化性质，Transformer模型可以更好地解释模型的预测结果。

Transformer模型的缺点包括：
- 对输入序列长度的限制：由于自注意力机制的计算复杂度较高，Transformer模型对输入序列的长度有一定的限制。
- 对位置信息的处理：Transformer模型没有显式地处理输入序列的位置信息，需要通过添加位置编码来引入位置信息。