典型文献
基于计算机视觉的Transformer研究进展
文献摘要：
Transformer是一种基于自注意力机制、并行化处理数据的深度神经网络.近几年基于Transformer的模型成为计算机视觉任务的重要研究方向.针对目前国内基于Transformer综述性文章的空白,对其在计算机视觉上的应用进行概述.回顾了Transformer的基本原理,重点介绍了其在图像分类、目标检测、图像分割等七个视觉任务上的应用,并对效果显著的模型进行分析.最后对Transformer在计算机视觉中面临的挑战以及未来的发展趋势进行了总结和展望.
文献关键词：
Transformer;计算机视觉;自注意力机制;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
刘文婷;卢新明
作者机构：
山东科技大学 计算机科学与工程学院,山东 青岛 266500
文献出处：
引用格式：
[1]刘文婷;卢新明-.基于计算机视觉的Transformer研究进展)[J].计算机工程与应用,2022(06):1-16
A类：
B类：
计算机视觉,Transformer,自注意力机制,并行化处理,深度神经网络,视觉任务,图像分类,目标检测,图像分割,七个
AB值：
0.234103
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