简介:摘要:Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的深度神经网络,这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发,研究人员提出将Transformer扩展到细粒度图像分类任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比,基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能,因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Transformer的原理与其各个组成部分;其次,文章从细粒度图像分类的角度介绍相应Transformer的应用;最后本文将介绍Transformer在应用到CV领域时依然存在的不足以及未来可能的研究方向。
简介:摘要:在当今信息技术飞速发展的时代,图像处理技术已成为计算机视觉领域的核心。本文综述了结合卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer的混合模型在图像处理中的研究进展。通过深入探讨不同的融合策略,本文旨在为图像识别、分类、目标检测和分割等任务提供新的视角和解决方案,推动图像处理技术向更高层次发展。
简介:摘要:随着人工智能的快速发展,生成式预训练模型,尤其是基于Transformer架构的模型,已在自然语言处理任务中取得了显著的成果。本文旨在探索这些模型在萨提亚心理治疗模式中的应用潜力,并研究其对提升治疗效果、改善患者体验的影响。