目标检测与分割：当Transformer遇上“火眼金睛”与“庖丁解牛” 想象一下，你站在繁忙的十字路口，需要快速识别出驶来的车辆类型、行人姿态，甚至精确地描绘出每个人的轮廓。这，就是目标检测与分割的任务，让机器拥有像你一样的“火眼金睛”和“庖丁解牛”之技。 目标检测，顾名思义，就是找到图像中感兴趣的目标，并用方框（bounding box）标注出来。而分割则更进一步，它不仅要找到目标，还要精确地勾勒出目标的轮廓，仿佛一位技艺精湛的画师，用细腻的笔触描绘出事物的每一处细节。 在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）曾经是这两个任务的绝对霸主。它们就像勤勤恳恳的工人，一层一层地提取图像特征，最终完成目标的识别和定位。但CNN也有它的局限性，它们更擅长处理局部信息，对于全局信息的捕捉则显得有些力不从心。这就好比一个人只顾着眼前的细节，而忽略了整体的布局和上下文。 Transformer的横空出世：给“火眼金睛”装上“千里眼” 这时，Transformer横空出世，就像一颗耀眼的流星划破夜空。最初，Transformer在自然语言处理（NLP）领域大放异彩，它能够轻松处理长文本，捕捉词语之间 …
Transformer 模型详解：从注意力机制到多模态应用
Transformer 模型详解：从注意力机制到多模态应用——像剥洋葱一样，一层一层看透它 话说人工智能这几年火得一塌糊涂，各种模型层出不穷，让人眼花缭乱。要说当下最耀眼的明星，Transformer模型绝对榜上有名。它就像一个魔术师，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了一场革命，还在计算机视觉、语音识别甚至生物信息学等领域大放异彩。 但这个Transformer模型，听起来很高大上，让人望而却步。别怕，今天咱们就来好好聊聊它，像剥洋葱一样，一层一层地看透它，保证你看完之后，也能跟朋友们侃侃而谈，指点江山。 一、初识Transformer：它不是变形金刚，但一样强大 首先，我们要明确一点，Transformer模型跟电影里的变形金刚没啥关系（虽然它们的名字确实挺唬人的）。Transformer模型，本质上是一种深度学习模型，它最核心的特点就是完全依赖于“注意力机制”（Attention Mechanism）。 你可能会问，什么是注意力机制？别着急，我们先来做一个小游戏。想象一下，你正在阅读一篇关于“烤鸡”的菜谱，你的大脑是不是会不自觉地把注意力放在“鸡”、“烤箱”、“温度”、“时间” …