論文の概要: A Review of Transformer-Based Models for Computer Vision Tasks: Capturing Global Context and Spatial Relationships
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15178v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 16:22:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 13:03:51.447386
- Title: A Review of Transformer-Based Models for Computer Vision Tasks: Capturing Global Context and Spatial Relationships
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンタスクにおけるトランスフォーマーモデルの検討:グローバルコンテキストと空間的関係の把握
- Authors: Gracile Astlin Pereira, Muhammad Hussain,
- Abstract要約: トランスフォーマーモデルによる自然言語処理(NLP)の展望の変化
これらのモデルは、長距離依存やコンテキスト情報をキャプチャする能力で有名である。
コンピュータビジョンにおけるトランスフォーマーモデルの研究の方向性と応用について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5639904484784127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformer-based models have transformed the landscape of natural language processing (NLP) and are increasingly applied to computer vision tasks with remarkable success. These models, renowned for their ability to capture long-range dependencies and contextual information, offer a promising alternative to traditional convolutional neural networks (CNNs) in computer vision. In this review paper, we provide an extensive overview of various transformer architectures adapted for computer vision tasks. We delve into how these models capture global context and spatial relationships in images, empowering them to excel in tasks such as image classification, object detection, and segmentation. Analyzing the key components, training methodologies, and performance metrics of transformer-based models, we highlight their strengths, limitations, and recent advancements. Additionally, we discuss potential research directions and applications of transformer-based models in computer vision, offering insights into their implications for future advancements in the field.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは自然言語処理(NLP)の状況を変え、コンピュータビジョンタスクに顕著な成功を収めている。
これらのモデルは、長距離の依存関係とコンテキスト情報をキャプチャする能力で有名だが、コンピュータビジョンにおける従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に代わる有望な代替手段を提供する。
本稿では,コンピュータビジョンタスクに適応した様々なトランスフォーマーアーキテクチャについて概観する。
これらのモデルが画像のグローバルなコンテキストや空間的関係を捉え、画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーションといったタスクに優れることを示す。
トランスフォーマーモデルの主要なコンポーネント、トレーニング方法論、パフォーマンスメトリクスを分析して、その強み、制限、最近の進歩を強調します。
さらに,コンピュータビジョンにおけるトランスフォーマーモデルの研究の方向性と応用について論じ,今後の発展への影響について考察する。
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