Transformer 在视觉领域的应用研究

核心应用场景

1. 图像识别

   • 通过自注意力机制捕捉全局依赖关系
   • 比如 Vision Transformer 在 ImageNet 上的突破性实验
   • 📊 图片示例：Transformer_Vision_Architecture

2. 目标检测

   • 结合 CNN 与 Transformer 的混合架构
   • 如 DETR 模型通过引入注意力机制简化检测流程
   • 🧠 图片示例：Transformer_Object_Detection

3. 图像生成

   • 利用 Transformer 的序列建模能力生成高质量图像
   • 可参考 Diffusion_Transformer 的相关研究
   • 🎨 图片示例：Transformer_Image_Generation

技术演进

• ViT (Vision Transformer): 将 Transformer 直接应用于图像分割任务
• Swin Transformer: 引入滑动窗口机制优化视觉特征提取
• BEiT: 通过对比学习增强 Transformer 的视觉表征能力
• 📚 扩展阅读：Transformer_Vision_Tutorial

研究趋势

• 多模态融合：Transformer 在图像-文本联合任务中的表现
• 自监督学习：减少对标注数据的依赖
• 实时处理：优化计算效率以适应视频分析场景
• 🔍 图片示例：Transformer_Vision_Trend