Transformer可以处理图像吗？

传统Transformer需要序列输入，因此图像通常被分割成固定大小的图块（如16×16像素）。每个图块被展平并线性投影为嵌入向量，类似于自然语言处理中的词元。位置嵌入被添加进来以保留空间信息。这些图块嵌入序列构成Transformer编码器的输入，编码器使用自注意力机制在图像范围内全局建模图块间的关系。尽管能达到最先进的效果，但与某些CNN相比，这种方法在训练时通常需要大量计算资源和大型数据集。

视觉Transformer实现了高效的全局特征学习，大幅推进了图像分类、目标检测（如DETR）和分割任务。它们构成了ViT、DeiT和Swin Transformer等强大模型的骨干网络。关键实现步骤包括将图像预处理为图块词元、添加位置信息，然后输入Transformer层。其主要价值在于对整幅图像中的长程依赖建模能力更强，在医学图像分析和自动驾驶等应用中表现出色。