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一文详解视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向（分类/检测/分割/多传感器融合）（下）
本综述根据三个基本的CV任务和不同的数据流类型，全面调查了100多种不同的视觉Transformer，并提出了一种分类法，根据其动机、结构和应用场景来组织代表性方法。由于它们在训练设置和专用视觉任务上的差异，论文还评估并比较了不同配置下的所有现有视觉Transformer。此外，论文还揭示了一系列重要但尚未开发的方面，这些方面可能使此类视觉Transformer能够从众多架构中脱颖而出，例如，松散的高级语义嵌入，以弥合视觉Transformer与序列式之间的差距。最后，提出了未来有前景的研究方向。
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