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使用变压器
概述了4个基本的计算机视觉任务 - 图像分类，图像分割，图像字幕和视觉问题回答以及变压器模型。通过提供实用的简化应用程序实施指南，可以在交互作用上比较VIT，DETR，BLIP和VILT性能。该帖子是针对4个使用变压器的4个基本计算机视觉任务任务的交互式指南，首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学和视觉模型？
计算机视觉是人工智能中的一个子域，其广泛应用于图像处理和理解。传统上，通过卷积神经网络（CNN）来解决该领域，由于变压器体系结构的出现彻底改变了这一领域。尽管变压器以其在语言处理中的应用而闻名，但它们可以有效地适应许多视觉模型的骨干。在本文中，我们将探讨最先进的视觉和多模式模型，例如VIT（VISS Transformer），DETR（检测变压器），BLIP（Boostrapping语言图像预处理）和Vilt（Vision Language Transformer），这些模型专门从事各种计算机视觉任务，包括各种计算机视觉任务，包括图像分类，分割，图像到图像 - 图像到网文 - 文本到网络对话对转换和视觉回答。这些任务具有多种现实应用程序，从大规模注释图像，检测医学图像中的异常到从文档中提取文本并根据视觉数据生成文本响应。
VIT（视觉变压器），DETR（检测变压器），Blip（Boostapping语言图像预处理）和Vilt（视觉语言变压器） 图像分类，细分，图像到文本转换和视觉问题回答与CNNS进行比较
在广泛采用基础模型之前，CNN是大多数计算机视觉任务的主要解决方案。简而言之，CNNS形成了一个分层深度学习架构，该结构由特征地图，合并，线性层和完全连接的图层组成。相反，视觉变压器利用了允许图像贴片相互参加的自我发项机制。它们的归纳偏见也较少，这意味着它们被特定模型假设（作为CNN）所限制，但因此需要明显更多的培训数据才能在广义任务上实现强大的绩效。
与LLMS的比较
多模型模型的扩展
0。项目概述
模型
任务