视觉Transformer精讲：如何深度优化ViT/DETR/SETR/CLIP等经典模型

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在计算机视觉领域，Transformer通过自注意力机制，能够在单层网络内直接建模图像所有像素间的长程依赖关系，突破了传统CNN的局部感知局限，其在图像分类、目标检测、图像分割等任务中展现出显著优势， 正在快速取代传统CNN，成为解决复杂视觉任务的首选方案。 ViT、DETR、SegFormer、BEVFormer、CLIP等模型 受到广泛关注，并被实际落地应用， 比如使用DETR开发工业质检系统，用CLIP搭建智能搜索平台，BEVFormer承担智能驾驶的感知任务等。 尽管上述算法大都已经开源，但在实际使用中 仍然存在较大问题： 1.  在不同的数据或者应用场景中，模型的性能差距较大，如何分析原因并制定优化策略； 2.  不同的模型到底哪部分算子起到了提升精度的关键作用，以及为什么会提升； 3.  不同模型的优劣势是什么，导致这些优劣势的原因又是什么。 想要系统化地 ………………………………