计算机视觉领域的各类transformer
时间: 2025-02-12 17:25:40 浏览: 50
### 计算机视觉中的Transformer概述
#### 背景介绍
近年来,Transformer架构不仅在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功,在计算机视觉(CV)方面也逐渐崭露头角。这类基于自注意力机制的模型能够捕捉图像内部复杂的依赖关系,从而显著提升了多种视觉任务的表现。
#### 架构特点
Vision Transformer (ViT)[^1] 将输入图片分割成固定大小的小块(patch),并将其线性映射至高维向量空间形成序列化表示。随后通过多层编码器堆叠来提取特征,每层都包含了多头自注意力(Multi-head Self-Attention,MHSA)模块以及前馈神经网络(Feed Forward Network,FFN)组件。这种设计使得ViT能够在不丢失全局上下文信息的前提下有效地建模局部模式。
为了更好地理解数据分布特性,研究者们还探索了不同类型的图构建方法对于性能的影响[^4]。实验表明合理的图结构可以增强模型表达能力的同时降低计算成本。
#### 改进方向
尽管原始版本已经展示出了强大的潜力,但纯Transformer存在一些局限性,比如难以很好地适应低分辨率输入等问题。因此有学者尝试融合卷积操作所带来的良好性质以优化现有框架[^3]。例如ConViT引入软卷积归纳偏差(Soft Convolutional Inductive Bias),允许模型自动学习最佳的感受野范围而无需手动调整超参数设置[^5]。
此外,也有工作致力于解决实际应用过程中遇到的技术挑战,像实时推理效率低下或是跨域泛化能力不足等情况。未来的研究可能会进一步推动CV-Ts朝着更加高效灵活的方向发展。
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练好的ViT-B_16模型作为例子
model = models.vit_b_16(pretrained=True)
print(model)
```
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