在探讨Transformer模型部署时，关于视觉Transformer的相关问题，我们聚焦于其第二个要点：Transformer对算力的较高要求。正如先前所述，Transformer作为近年来备受瞩目的神经网络模型，其在机器视觉领域的核心应用，便是Swin Transformer。这一创新成果更荣获了机器视觉领域的最高荣誉——马尔奖。 本文首次将Swin Transformer应用于图像去雨领域，深入探讨了其在该领域的性能与潜力。具体而言，我们对Swin Transformer的基本模块进行了优化，设计了一种三分支模型以实现单幅图像的去雨功能。其中，一个分支负责基本的雨型特征提取，而另一个分支则... Transformer技术的深入应用，不仅显著提升了毫末智行在智能驾驶产品线上的视觉算法效率，还使得各项视觉性能指标迅速达到行业领先水平。 在训练过程中，我们采用最大后验概率（MAP）集成众多模型参数的概率分布，以拟合各种不确定的情况，从而提供处理数据不确定性的信息表达框架。Transformer作为一个符合贝叶斯深度学习网络的AI架构，其多头自注意力机制尤为经典。 以下是一张关于视觉Transformer信息的简单介绍图：

研究指出，即便在更广泛的实践中，这两种预测依然成立。他们验证了在SVHNCIFAR10和ImageNet上从头训练的ResNets，以及在CIFAR10上微调的视觉Transformer，其与剪枝数据集大小相关的误差指数缩放特征。 Vision Transformer的工作基于NLP领域大受欢迎的Transformer模型，旨在处理视觉任务。作者将二维图像数据以与Transformer中处理的句子序列相似的方式进行转换，然后利用Transformer编码器提取特征。 值得注意的是，Transformer本身无法利用单词的顺序信息，因此在输入中需添加位置Embedding。否则，Transformer将仅是一个词袋模型。Transformer的核心是SelfAttention结构，其中Q、K、V矩阵通过线性变换得到Transf。 另一张关于视觉Transformer信息的简单介绍图如下：

长期以来，卷积神经网络（CNN）一直主导着视觉表征学习，并在图像分类、目标检测和语义分割等下游任务中展现出稳定的迁移性。然而，近年来，Vision Transformer（ViT）仅使用普通的Transformer结构，便在ImageNet 1k上取得了令人瞩目的成果。

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