西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》
由于Transformer主要采用动态多头注意力机制来实现特征全局建模，因而具备较强的特征学习能力。近年来，基于Transformer的模型已经在计算机视觉和自然语言处理方向全面开花落地！并且随着ViT论文的出现，基于Transformer的计算机视觉模型已经可以媲美CNN方法！2021年以来，Transformer模型在各大数据集上纷纷霸榜！本篇综述将详细阐述Transformer在图像和视频应用中的研究进展，对Transformer在视觉特征学习理解中的应用进行全面的概述。首先，回顾一下注意力机制，它在 Transformer 中起着至关重要的作用。然后介绍了视觉Transformer模型以及各个模块的原理。第三，研究了现有的基于 Transformer 的模型，并比较了它们在视觉学习理解应用中的性能。并主要研究了计算机视觉的三个图像任务和两个视频任务。前者主要包括图像分类、目标检测和图像分割。后者包含目标跟踪和视频分类。最后总结了当前视觉Transformer普遍存在的10个问题，并对Transformer 的发展前景进行了展望。
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注意力机制主要包括四种：通道注意力、空间注意力、时间注意力和分支注意力。 它们分别集中在关注什么、在哪里、何时以及关注哪些方面。
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