十分钟了解自动驾驶中视觉Transform应用：视觉Transoform自动驾驶综述

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引言 Transformer技术在自然语言处理领域取得突破，催生了BERT、GPT和T5等模型。它在计算机视觉中也显示出潜力，尤其在自动驾驶领域，Transformer在物体检测、车道检测和分割等关键任务中替代了传统CNN和RNN，与强化学习结合用于路径规划。其自注意力机制增强了对动态环境的理解，对自动驾驶车辆的导航安全至关重要。  欢迎加入自动驾驶实战群 探索Transform：结构和功能见解 1、 Transform架构：结构概述 Transform架构是一项突破性创新，通过利用注意力机制进行序列处理，标志着从传统循环层的转变。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器通过多头注意力和前馈网络处理输入嵌入，两者都通过层规范化和残差连接得到增强。解码器结构与编码器相似，也聚焦于编码器输出，生成最终的输出序列。位置编码在此架构中至关重要，因为它们使模 ………………………………