在人工智能领域，Transformer架构正逐渐成为新的标准。最近，DyHead模型在目标检测任务上取得了令人瞩目的成就，它在COCO基准测试中刷新了记录，成为了新的行业标杆。这一成果标志着Transformer架构不仅在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，也在计算机视觉领域展现出了巨大的潜力。
Transformer架构最初在2017年的一篇开创性论文《Attention is All You Need》中被提出，用于改进循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理文本序列方面的不足。这些早期的Transformer模型被设计用来处理一系列文本标记，即单词的片段。
随后，Transformer在NLP领域取得了重大进展，通过建模语言序列，即预测文本字符串中下一个可能出现的单词（如GPT、GPT2、GPT3），或者在BERT模型中，通过预测被随机掩盖的单词来实现。这种预训练和微调的方法使得Transformer成为了其他任务的良好构建模块，可以在大规模网络上预训练BERT，然后针对特定任务进行微调，如在小型数据集上进行文本分类。大规模预训练允许网络学习丰富的语义信息，而微调则使网络的注意力集中在特定应用上。
Transformer在2020年底进入计算机视觉领域，当时引入了用于图像分类的Vision Transformer。Vision Transformer的将图像切成16x16的块，并将图像块序列输入到Transformer架构中，以创建用于图像分类的特征。
如果想要在自己的数据集上训练这个模型，可以查看博客文章和colab笔记本，了解如何训练Vision Transformer进行图像分类。
Transformer在计算机视觉领域的下一个重大进展是OpenAI的CLIP模型，它将文本和图像联系起来。CLIP Transformer在4亿张图像和标题对上进行了训练，预测哪张图像最有可能属于哪个标题。这项庞大的训练任务为图像提供了以前在任何其他数据集中都不可用的大规模语义理解。
如果想在自己的数据集上尝试CLIP进行零样本图像分类或特征提取，可以查看笔记本，了解CLIP在零样本分类中的应用。
现在，Transformer架构已经被用来在目标检测领域设定新的标准。在这里宣布了这一成就！DyHead的研究贡献主要集中在如何在进行目标检测预测时指导对图像特征的注意力。
实际上，论文的大部分内容都集中在如何将动态注意力检测头应用于基于CNN的计算机视觉模型，如Resnet。在论文的最后，能够将Transformer架构作为他们的特征提取器，正如经常看到的那样，性能有了显著的提升。
有关DyHead研究结果的更多信息，请查看论文！代码最终将在这里开源。