重新思考视觉transformers的空间维度

重新思考视觉transformers的空间维度

视觉transformers是计算机视觉领域近年来的一项重大进展。它们是一种新的神经网络体系结构，可以对图像中的空间关系进行建模。这使得它们在许多计算机视觉任务中取得了最先进的结果，包括图像分类、目标检测和实例分割。

视觉transformers与传统的卷积神经网络（CNNs）有很大不同。CNNs使用卷积层来提取图像中的局部特征。卷积层是一种特殊的滤波器，它可以在图像上滑动，并提取图像中特定模式的特征。

视觉transformers不使用卷积层。相反，它们使用自注意力机制来提取图像中的空间关系。自注意力机制是一种神经网络层，它可以计算图像中不同位置之间的相关性。这使得视觉transformers可以学习到图像中的全局特征，以及局部特征之间的关系。

视觉transformers在许多计算机视觉任务中取得了最先进的结果。例如，在ImageNet图像分类数据集上，视觉transformers的准确率达到了90%以上，而CNNs的准确率只有80%左右。在COCO目标检测数据集上，视觉transformers的准确率也达到了50%以上，而CNNs的准确率只有30%左右。

视觉transformers是一种很有前途的神经网络体系结构，它们有望在计算机视觉领域取得更多的突破。

卷积神经网络与视觉transformers的比较

卷积神经网络和视觉transformers都是用于计算机视觉任务的神经网络体系结构。然而，它们之间也存在着一些关键差异。

• 卷积层与自注意力机制 ：卷积神经网络使用卷积层来提取图像中的局部特征，而视觉transformers使用自注意力机制来提取图像中的空间关系。
• 局部特征与全局特征 ：卷积神经网络擅长于提取图像中的局部特征，而视觉transformers擅长于提取图像中的全局特征。
• 计算复杂度 ：卷积神经网络的计算复杂度通常比视觉transformers低。
• 内存占用 ：视觉transformers的内存占用通常比卷积神经网络高。

视觉transformers的最新进展

视觉transformers在计算机视觉领域取得了迅速的发展。近年来，视觉transformers在许多任务中取得了最先进的结果，包括：

• 图像分类 ：视觉transformers在ImageNet图像分类数据集上取得了90%以上的准确率。
• 目标检测 ：视觉transformers在COCO目标检测数据集上取得了50%以上的准确率。
• 实例分割 ：视觉transformers在COCO实例分割数据集上取得了40%以上的准确率。
• 图像生成 ：视觉transformers可以用来生成逼真的图像。

视觉transformers是一种很有前途的神经网络体系结构，它们有望在计算机视觉领域取得更多的突破。