Transformer入门篇-深度万字长文带你轻松入门深度学习框架

前言

transformer结构是google在17年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者说下游任务仅仅微调即可得到不错效果，在计算机视觉领域不断有人尝试将transformer引入，近期也出现了一些效果不错的尝试，典型的如目标检测领域的detr和可变形detr，分类领域的vision transformer等等。本文从transformer结构出发，结合视觉中的transformer成果(具体是vision transformer和detr)进行分析，希望能够帮助cv领域想了解transformer的初学者快速入门。由于本人接触transformer时间也不长，也算初学者，故如果有描述或者理解错误的地方欢迎指正。

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