Transformer有可能替代CNN吗?未来有哪些研究方向?听听大家都怎么说

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Transformer在目标检测、图像分类等领域取得进展,但是否能替代CNN仍存在争议。研究显示,Transformer与CNN结合能实现更好效果,但Transformer的计算效率问题有待解决。未来研究方向包括优化Transformer结构以适应视觉任务,开发多任务模型和高效Transformer模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Transformer 有可能替代 CNN 吗?现在下结论还为时过早。

Transformer 的跨界之旅,从 2020 延续到了 2021。

 

2020 年 5 月,Facebook AI 推出了 Detection Transformer(DETR),用于目标检测和全景分割。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架, 在大型目标上的检测性能要优于 Faster R-CNN。

 

DETR-R101 处理的全景分割结果。

 

2020 年 10 月,谷歌提出了 Vision Transforme

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