🧠 Transformer在视觉领域的应用探索

📌 项目简介

Transformer架构自2017年提出后，已从NLP领域扩展到计算机视觉领域，带来了突破性进展。本项目聚焦于Transformer在视觉任务中的实现与优化，包含以下方向：

• 🖼️ 图像分类：使用Vision Transformer（ViT）实现高性能图像识别
• 🎯 目标检测：基于Transformer的检测框架（如DETR）解析
• 🖌️ 图像生成：扩散模型与Transformer的结合实践
• 🤖 视频理解：时空Transformer模型分析

📚 深入了解Transformer基础可访问：/ml-projects/transformer_nlp

📈 技术亮点

🌟 自注意力机制

通过全局特征关联，解决传统CNN的局部感知局限

注意力机制_示意图

🚀 并行计算优势

相较于RNN的序列依赖，Transformer实现并行处理

并行计算_对比

🛠️ 实践建议

1. 🧪 推荐从简单任务入手，如使用PyTorch实现ViT
2. 🧾 注意数据预处理：将图像切片为patches
3. 📊 可对比实验：
   • 传统CNN模型（ResNet等）
   • Transformer模型（ViT/Detr等）
   • 混合架构（CNN+Transformer）

🧩 扩展阅读

如需了解Transformer在自然语言处理中的应用，可访问：/ml-projects/transformer_nlp
或探索其他视觉项目：/ml-projects/transformer_vision_实战