CVPR 2021：华为诺亚实验室开创 Transformer in Transformer <#

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引言

Transformer 神经网络在计算机视觉领域的影响力日益显著，尤其是在图像处理和识别任务中。传统上，Transformer 主要用于处理序列数据，如自然语言。然而，华为诺亚实验室的一项突破性研究表明，Transformer 也能有效地应用于图像处理，开创了 Transformer in Transformer（TitT）的全新范例。

Transformer in Transformer (TitT)

TitT 的核心思想是将图像视为一个由块组成的序列。传统的 Transformer 架构将图像块直接输入 Transformer 中，而 TitT 则充分利用了块之间的内在结构信息。通过引入额外的 Transformer 层，TitT 能够捕捉这些局部关系，从而获得更深入的图像特征表示。

TitT 的优势

TitT 模型表现出了以下几个优势：

• 增强局部关系建模： 额外的 Transformer 层增强了模型捕捉块之间关系的能力，从而获得更精细的特征表示。
• 降低计算成本： 与传统 Transformer 相比，TitT 的计算成本较低，因为它只对图像块的局部区域进行建模。
• 泛化能力强： TitT 模型在各种图像处理任务中表现出良好的泛化能力，包括图像分类、目标检测和分割。

CVPR 2021 发表

华为诺亚实验室在 2021 年计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2021）上发表了 TitT 模型。该研究引起了学术界和产业界的广泛关注，被认为是 Transformer 在图像处理领域的重要突破。

应用场景

TitT 模型已经在以下应用场景中取得了成功：

• 图像分类： TitT 模型在 ImageNet 数据集上实现了最先进的准确率。
• 目标检测： 在 COCO 数据集上，TitT 模型展示了出色的目标检测性能。
• 图像分割： TitT 模型在 PASCAL VOC 数据集上取得了令人印象深刻的分割结果。

结论

华为诺亚实验室提出的 Transformer in Transformer（TitT）模型代表了 Transformer 架构在图像处理领域的变革。通过利用块之间的内在结构信息，TitT 模型提高了局部关系建模能力，降低了计算成本，并增强了泛化能力。TitT 模型在图像分类、目标检测和分割等任务中取得了卓越的性能，为图像处理和计算机视觉领域的进一步发展铺平了道路。