视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来

视觉Transformer研究的关键问题、现状及展望文档聚焦于深度学习领域，尤其是深度神经网络（DNN）在人工智能中的核心地位，尤其是在卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer架构的发展与融合。Transformer最初由Vaswani等人在2017年提出，作为解决NLP中序列建模问题的新颖方法，它通过自注意力机制和编码器-解码器结构，实现了并行计算，显著提升了机器翻译性能，并挑战了循环模型的限制。 在NLP方面，Transformer模型如BERT和GPT-3的成功，展示了其在无监督预训练和下游任务中的强大能力。BERT通过大规模预训练，然后微调在多个NLP任务上达到顶级表现，而GPT-3则展示了超大规模Transformer模型在无需微调时的泛化潜力。 随着Transformer在NLP领域的突破，研究者开始探索将其引入计算机视觉（CV）。尽管CNN传统上被认为是CV的基础，但Transformer模型提供了新的视角来学习视觉特征。基于Transformer的视觉模型，如图像分类任务，能够打破传统的局部感受野限制，实现更全局、上下文相关的特征提取。这使得Transformer在诸如对象检测、图像生成、图像问答等CV任务中展现出巨大潜力。 然而，视觉Transformer的研究面临一些关键问题，包括： 1. **模型复杂性与计算效率**：大规模Transformer模型在计算资源消耗上较高，如何设计更高效的架构和优化算法以适应CV的实时需求是一个挑战。 2. **特征解释性**：与CNN相比，Transformer的内部表示通常较难解释，如何提高其可视化和理解性成为研究热点。 3. **时空信息处理**：尽管Transformer在序列数据处理上表现出色，但在处理空间和时间信息结合的视频数据时，如何集成时空特征学习仍然是一个未完全解决的问题。 4. **预训练策略**：如何在无监督或监督条件下为视觉Transformer找到合适的预训练策略，以提升在各类视觉任务上的性能，是亟待研究的课题。 5. **多模态融合**：将视觉Transformer与语言、音频等其他模态相结合，开发出更具泛化能力的多模态模型是未来发展趋势。 视觉Transformer的研究正处于快速发展阶段，其潜力尚未完全挖掘。随着技术的进步和问题的不断解决，我们有理由期待Transformer在计算机视觉领域的广泛应用，推动AI技术的进一步革新。