基于变换器模型的计算机视觉任务综述：捕获全球上下文和空间关系
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决传统卷积神经网络在计算机视觉任务中所面临的局限性。通过综述多种变换器架构，研究展示了这些模型在捕获图像的全球上下文和空间关系方面的独特能力，显著提高了图像分类、目标检测和分割等任务的性能。研究结果表明，变换器模型不仅在性能上具有优势，还有巨大的研究和应用潜力，将推动计算机视觉领域的进步。
该综述论文探讨了变压器及其后继者在转换器和大型语言模型中的最新进展，强调了其对视觉变压器和LLMs的革命潜力。通过对多个领先的付费和开源LLMs的性能指标的对比分析，揭示了它们的优势和改进空间，并回顾了LLMs如何用于解决视觉相关任务的文献综述。综述通过强调LLMs在CV上的深刻交叉，指出了集成和先进AI模型的新时代的潜在研究和发展方向。
