transformer视觉

Transformer视觉是指将Transformer模型应用于计算机视觉任务的方法。传统的计算机视觉任务使用卷积神经网络（CNN）作为主要的模型架构，但是Transformer模型在自然语言处理任务中取得了很大的成功，因此人们开始尝试将其应用于计算机视觉领域。

在Transformer模型中，由于无需考虑输入的位置关系，可以实现并行化计算，使得训练过程更高效。同时，Transformer模型还引入了自注意力机制（Self-Attention），可以更好地捕捉输入序列中不同位置之间的关系。

在视觉任务中，一种常见的方法是将图像划分为若干个网格单元，每个单元内包含一部分图像信息。然后，将这些网格单元作为输入序列传递给Transformer模型，以进行特征提取和预测。这种方法被称为Vision Transformer（ViT）。

ViT模型通过将图像块分为固定大小的补丁，并将每个补丁作为序列的一部分进行处理。这样，Transformer模型就可以学习到不同补丁之间的关系，并从中提取出图像的特征。ViT模型已在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了一定的成果。

除了ViT，还有一些其他的基于Transformer的视觉模型，如DeiT（Distilled ViT）、Swin Transformer和T2T-ViT。这些模型在不同的视觉任务上表现出色，为计算机视觉领域带来了新的发展思路。