Transformer是当下最先进的深度学习架构之一，被广泛应用于自然语言处理和视觉领域。它摒弃了传统的循环神经网络，完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。Transformer的提出，使得模型训练的并行化程度更高，提高了模型的训练效率。Transformer主要包含编码器和解码器两个部分，其中编码器负责理解输入文本，解码器负责生成输出。在视觉任务中，Transformer也展现出了强大的能力，如图像分类、多模态学习、对象检测与分割等。尽管Transformer最初是为自然语言处理设计的，但其独特的特性使其在视觉任务中也非常有效。

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