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A Comprehensive Survey of Recent transformers in Image,Video and Diffusion Models

Computers, Materials & Continua 2024年第7期80卷 37-60页

作者： Dinh Phu Cuong Le Dong Wang Viet-Tuan Le College of Computer Science and Electronic Engineering Hunan UniversityChangsha410082China Faculty of Information Technology Yersin University of Da LatDa Lat66100Vietnam Faculty of Information Technology Ho Chi Minh City Open UniversityHo Chi Minh City722000Vietnam

transformer models have emerged as dominant networks for various tasks in computer vision compared to Convolutional Neural Networks(CNNs).The transformers demonstrate the ability to model long-range dependencies by utilizing a self-attention *** study aims to provide a comprehensive survey of recent transformerbased approaches in image and video applications,as well as diffusion *** begin by discussing existing surveys of vision transformers and comparing them to this ***,we review the main components of a vanilla transformer network,including the self-attention mechanism,feed-forward network,position encoding,*** the main part of this survey,we review recent transformer-based models in three categories:transformer for downstream tasks,Vision transformer for Generation,and Vision transformer for *** also provide a comprehensive overview of recent transformer models for video tasks and diffusion *** compare the performance of various hierarchical transformer networks for multiple tasks on popular benchmark ***,we explore some future research directions to further improve the field.

关键词： transformer vision transformer self-attention hierarchical transformer diffusion models

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