Transformer 架构在计算机视觉领域的应用正日益广泛。本文将简要介绍 Transformer 在视觉任务中的优势和应用。

优势

  1. 并行计算能力：与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Transformer 可以更有效地进行并行计算，这在处理大规模数据时尤为明显。
  2. 长距离依赖：Transformer 能够捕捉长距离依赖关系，这对于图像分类等任务至关重要。
  3. 易于扩展：Transformer 架构简单，易于扩展和定制。

应用

  1. 图像分类：例如，在 ImageNet 图像分类竞赛中，Transformer 架构已经取得了优异的成绩。
  2. 目标检测：如DETR（Detection Transformer）等模型，将 Transformer 应用于目标检测领域。
  3. 图像分割：Transformer 在图像分割任务中也展现出良好的性能。

图像示例

以下是一个使用 Transformer 架构进行图像分类的示例。

Image Classification Transformer

了解更多关于图像分类的Transformer模型

总结

Transformer 在视觉任务中的应用前景广阔，相信随着研究的深入，会有更多创新的应用出现。