[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-Yangzhangcst--Transformer-in-Computer-Vision":3,"similar-Yangzhangcst--Transformer-in-Computer-Vision":51},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":9,"readme_en":10,"readme_zh":11,"quickstart_zh":12,"use_case_zh":13,"hero_image_url":14,"owner_login":15,"owner_name":16,"owner_avatar_url":17,"owner_bio":18,"owner_company":19,"owner_location":18,"owner_email":18,"owner_twitter":18,"owner_website":20,"owner_url":21,"languages":18,"stars":22,"forks":23,"last_commit_at":24,"license":18,"difficulty_score":25,"env_os":26,"env_gpu":27,"env_ram":27,"env_deps":28,"category_tags":31,"github_topics":35,"view_count":45,"oss_zip_url":18,"oss_zip_packed_at":18,"status":46,"created_at":47,"updated_at":48,"faqs":49,"releases":50},4461,"Yangzhangcst\u002FTransformer-in-Computer-Vision","Transformer-in-Computer-Vision","A paper list of some recent Transformer-based CV works.","Transformer-in-Computer-Vision 是一个专注于计算机视觉领域的学术资源库，系统性地整理了近年来基于 Transformer 架构的前沿研究论文。随着 Transformer 模型从自然语言处理成功跨界至视觉任务，相关研究成果呈现爆发式增长，研究人员往往难以在海量文献中快速定位特定方向的最新进展。该项目正是为了解决这一痛点而生，它将分散的学术成果按应用场景进行了精细化分类，涵盖目标检测、图像分割、三维重建、医疗影像、自动驾驶、生成式模型等数十个细分领域，并持续更新综述文章与代码实现链接。\n\n这份清单不仅适合高校研究人员和算法工程师用于追踪技术前沿、开展文献调研，也能为正在寻找特定任务解决方案的开发者提供宝贵的参考索引。其核心亮点在于极高的时效性与全面的覆盖面：目录结构清晰，从基础的分类骨干网络到复杂的跨模态学习、神经渲染等高级话题应有尽有，且明确标注了论文对应的开源代码地址。对于希望深入理解 Transformer 如何重塑计算机视觉格局的专业人士而言，Transformer-in-Computer-Vision 是一份不可或缺的高效导航图，帮助大家节省检索时","Transformer-in-Computer-Vision 是一个专注于计算机视觉领域的学术资源库，系统性地整理了近年来基于 Transformer 架构的前沿研究论文。随着 Transformer 模型从自然语言处理成功跨界至视觉任务，相关研究成果呈现爆发式增长，研究人员往往难以在海量文献中快速定位特定方向的最新进展。该项目正是为了解决这一痛点而生，它将分散的学术成果按应用场景进行了精细化分类，涵盖目标检测、图像分割、三维重建、医疗影像、自动驾驶、生成式模型等数十个细分领域，并持续更新综述文章与代码实现链接。\n\n这份清单不仅适合高校研究人员和算法工程师用于追踪技术前沿、开展文献调研，也能为正在寻找特定任务解决方案的开发者提供宝贵的参考索引。其核心亮点在于极高的时效性与全面的覆盖面：目录结构清晰，从基础的分类骨干网络到复杂的跨模态学习、神经渲染等高级话题应有尽有，且明确标注了论文对应的开源代码地址。对于希望深入理解 Transformer 如何重塑计算机视觉格局的专业人士而言，Transformer-in-Computer-Vision 是一份不可或缺的高效导航图，帮助大家节省检索时间，快速把握技术脉搏。","Transformer-in-Vision[![Awesome](https:\u002F\u002Fcdn.rawgit.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\u002Fd7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829\u002Fmedia\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome)\n\nA paper list of some recent Transformer-based CV works. If you find some ignored papers, please open issues or pull requests.\n\n!!The latest version has been updated, and you can click on the following links to view the list of papers and the codes (if available). The old version is [20240323](list_old_20240323.md).\n\n**Last updated: 2025\u002F11\u002F19\n\n## Table of Contents\n\n- [Survey](main\u002Fsurvey.md)\n- Recent Papers\n  - [Action](main\u002Faction.md)\n  - [Active Learning](main\u002Factive-learning.md)\n  - [Adversarial Attacks](main\u002Fadversarial-attacks.md)\n  - [Anomaly Detection](main\u002Fanomaly-detection.md)\n  - [Assessment](main\u002Fassessment.md)\n  - [Augmentation](main\u002Faugmentation.md)\n  - [Audio](main\u002Faudio.md)\n  - [Bird's-Eye-View](main\u002Fbirds-eye-view.md)\n  - [Captioning](main\u002Fcaptioning.md)\n  - [Change Detection](main\u002Fchange-detection.md)\n  - [Classification (Backbone)](main\u002Fclassification-backbone.md)\n  - [Clustering](main\u002Fclustering.md)\n  - [Completion](main\u002Fcompletion.md)\n  - [Compression](main\u002Fcompression.md)\n  - [Cross-view](main\u002Fcross-view.md)\n  - [Crowd](main\u002Fcrowd.md)\n  - [Deblurring](main\u002Fdeblurring.md)\n  - [Depth](main\u002Fdepth.md)\n  - [Deepfake Detection](main\u002Fdeepfake-detection.md)\n  - [Dehazing](main\u002Fdehazing.md)\n  - [Deraining](main\u002Fderaining.md)\n  - [Denoising](main\u002Fdenoising.md)\n  - [Detection](main\u002Fdetection.md)\n  - [Diffusion](main\u002Fdiffusion.md)\n  - [Edge](main\u002Fedge.md)\n  - [Enhancement](main\u002Fenhancement.md)\n  - [Face](main\u002Fface.md)\n  - [Federated Learning](main\u002Ffederated-learning.md)\n  - [Few-shot Learning](main\u002Ffew-shot-learning.md)\n  - [Fusion](main\u002Ffusion.md)\n  - [Gait](main\u002Fgait.md)\n  - [Gaze](main\u002Fgaze.md)\n  - [Generative Model](main\u002Fgenerative-model.md)\n  - [Graph](main\u002Fgraph.md)\n  - [Hand Gesture](main\u002Fhand-gesture.md)\n  - [High Dynamic Range Imaging](main\u002Fhigh-dynamic-range-imaging.md)\n  - [HOI](main\u002Fhoi.md)\n  - [Hyperspectral](main\u002Fhyperspectral.md)\n  - [Illumination](main\u002Fillumination.md)\n  - [Incremental Learning](main\u002Fincremental-learning.md)\n  - [In-painting](main\u002Fin-painting.md)\n  - [Instance Segmentation](main\u002Finstance-segmentation.md)\n  - [Knowledge Distillation](main\u002Fknowledge-distillation.md)\n  - [Lane](main\u002Flane.md)\n  - [Layout](main\u002Flayout.md)\n  - [Lighting](main\u002Flighting.md)\n  - [LLM](main\u002Fllmlvm.md)\n  - [Matching](main\u002Fmatching.md)\n  - [Matting](main\u002Fmatting.md)\n  - [Medical](main\u002Fmedical.md)\n  - [Mesh](main\u002Fmesh.md)\n  - [Metric learning](main\u002Fmetric-learning.md)\n  - [Motion](main\u002Fmotion.md)\n  - [Multi-label](main\u002Fmulti-label.md)\n  - [Multi-task\u002Fmodal](main\u002Fmulti-taskmodal.md)\n  - [Multi-view Stereo](main\u002Fmulti-view-stereo.md)\n  - [NAS](main\u002Fnas.md)\n  - [Navigation](main\u002Fnavigation.md)\n  - [Neural Rendering](main\u002Fneural-rendering.md)\n  - [OCR](main\u002Focr.md)\n  - [Octree](main\u002Foctree.md)\n  - [Open World](main\u002Fopen-world.md)\n  - [Optical Flow](main\u002Foptical-flow.md)\n  - [Panoptic Segmentation](main\u002Fpanoptic-segmentation.md)\n  - [Point Cloud](main\u002Fpoint-cloud.md)\n  - [Pose](main\u002Fpose.md)\n  - [Planning](main\u002Fplanning.md)\n  - [Pruning & Quantization](main\u002Fpruning--quantization.md)\n  - [Recognition](main\u002Frecognition.md)\n  - [Reconstruction](main\u002Freconstruction.md)\n  - [Referring](main\u002Freferring.md)\n  - [Registration](main\u002Fregistration.md)\n  - [Re-identification](main\u002Fre-identification.md)\n  - [Remote Sensing](main\u002Fremote-sensing.md)\n  - [Restoration](main\u002Frestoration.md)\n  - [Retrieval](main\u002Fretrieval.md)\n  - [Robotic](main\u002Frobotic.md)\n  - [Salient Detection](main\u002Fsalient-detection.md)\n  - [Scene](main\u002Fscene.md)\n  - [Self-supervised Learning](main\u002Fself-supervised-learning.md)\n  - [Semantic Segmentation](main\u002Fsemantic-segmentation.md)\n  - [Shape](main\u002Fshape.md)\n  - [SLAM](main\u002Fslam.md)\n  - [SNN](main\u002Fsnn.md)\n  - [Style Transfer](main\u002Fstyle-transfer.md)\n  - [Super-Resolution](main\u002Fsuper-resolution.md)\n  - [Synthesis](main\u002Fsynthesis.md)\n  - [Text-to-Image\u002FVideo](main\u002Ftext-to-imagevideo.md)\n  - [Texture](main\u002Ftexture.md)\n  - [Time Series](main\u002Ftime-series.md)\n  - [Tracking](main\u002Ftracking.md)\n  - [Traffic](main\u002Ftraffic.md)\n  - [Transfer learning](main\u002Ftransfer-learning.md)\n  - [Translation](main\u002Ftranslation.md)\n  - [Unsupervised learning](main\u002Funsupervised-learning.md)\n  - [UAV](main\u002Fuav.md)\n  - [Video](main\u002Fvideo.md)\n  - [Visual Grounding](main\u002Fvisual-grounding.md)\n  - [Visual Question Answering](main\u002Fvisual-question-answering.md)\n  - [Visual Reasoning](main\u002Fvisual-reasoning.md)\n  - [Visual Relationship Detection](main\u002Fvisual-relationship-detection.md)\n  - [Voxel](main\u002Fvoxel.md)\n  - [Weakly Supervised Learning](main\u002Fweakly-supervised-learning.md)\n  - [Zero-Shot Learning](main\u002Fzero-shot-learning.md)\n  - [Others](main\u002Fothers.md)\n- [Contact & Feedback](#contact--feedback)\n\n\n## Contact & Feedback\n\nIf you have any suggestions about this project, feel free to contact me.\n\n- [e-mail: yzhangcst[at]gmail.com]\n","视觉中的Transformer[![Awesome](https:\u002F\u002Fcdn.rawgit.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\u002Fd7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829\u002Fmedia\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome)\n\n这是一份关于近期基于Transformer的计算机视觉研究论文列表。如果您发现有被遗漏的论文，请提交Issue或Pull Request。\n\n!!最新版本已更新，您可以点击以下链接查看论文列表及代码（如有）。旧版本为[20240323](list_old_20240323.md)。\n\n**最后更新：2025年11月19日\n\n## 目录\n\n- [综述](main\u002Fsurvey.md)\n- 近期论文\n  - [动作识别](main\u002Faction.md)\n  - [主动学习](main\u002Factive-learning.md)\n  - [对抗攻击](main\u002Fadversarial-attacks.md)\n  - [异常检测](main\u002Fanomaly-detection.md)\n  - [评估](main\u002Fassessment.md)\n  - [数据增强](main\u002Faugmentation.md)\n  - [音频](main\u002Faudio.md)\n  - [鸟瞰图](main\u002Fbirds-eye-view.md)\n  - [图像字幕生成](main\u002Fcaptioning.md)\n  - [变化检测](main\u002Fchange-detection.md)\n  - [分类（骨干网络）](main\u002Fclassification-backbone.md)\n  - [聚类](main\u002Fclustering.md)\n  - [补全](main\u002Fcompletion.md)\n  - [压缩](main\u002Fcompression.md)\n  - [跨视角](main\u002Fcross-view.md)\n  - [人群](main\u002Fcrowd.md)\n  - [去模糊](main\u002Fdeblurring.md)\n  - [深度估计](main\u002Fdepth.md)\n  - [深度伪造检测](main\u002Fdeepfake-detection.md)\n  - [去雾](main\u002Fdehazing.md)\n  - [去雨](main\u002Fderaining.md)\n  - [去噪](main\u002Fdenoising.md)\n  - [目标检测](main\u002Fdetection.md)\n  - [扩散模型](main\u002Fdiffusion.md)\n  - [边缘检测](main\u002Fedge.md)\n  - [图像增强](main\u002Fenhancement.md)\n  - [人脸](main\u002Fface.md)\n  - [联邦学习](main\u002Ffederated-learning.md)\n  - [少样本学习](main\u002Ffew-shot-learning.md)\n  - [融合](main\u002Ffusion.md)\n  - [步态](main\u002Fgait.md)\n  - [视线追踪](main\u002Fgaze.md)\n  - [生成模型](main\u002Fgenerative-model.md)\n  - [图神经网络](main\u002Fgraph.md)\n  - [手势识别](main\u002Fhand-gesture.md)\n  - [高动态范围成像](main\u002Fhigh-dynamic-range-imaging.md)\n  - [人-物交互](main\u002Fhoi.md)\n  - [高光谱](main\u002Fhyperspectral.md)\n  - [光照](main\u002Fillumination.md)\n  - [增量学习](main\u002Fincremental-learning.md)\n  - [图像修复](main\u002Fin-painting.md)\n  - [实例分割](main\u002Finstance-segmentation.md)\n  - [知识蒸馏](main\u002Fknowledge-distillation.md)\n  - [车道线](main\u002Flane.md)\n  - [布局](main\u002Flayout.md)\n  - [照明](main\u002Flighting.md)\n  - [大语言模型](main\u002Fllmlvm.md)\n  - [匹配](main\u002Fmatching.md)\n  - [抠图](main\u002Fmatting.md)\n  - [医学图像处理](main\u002Fmedical.md)\n  - [网格](main\u002Fmesh.md)\n  - [度量学习](main\u002Fmetric-learning.md)\n  - [运动分析](main\u002Fmotion.md)\n  - [多标签分类](main\u002Fmulti-label.md)\n  - [多任务\u002F多模态](main\u002Fmulti-taskmodal.md)\n  - [多视图立体视觉](main\u002Fmulti-view-stereo.md)\n  - [神经架构搜索](main\u002Fnas.md)\n  - [导航](main\u002Fnavigation.md)\n  - [神经渲染](main\u002Fneural-rendering.md)\n  - [光学字符识别](main\u002Focr.md)\n  - [八叉树](main\u002Foctree.md)\n  - [开放世界](main\u002Fopen-world.md)\n  - [光流](main\u002Foptical-flow.md)\n  - [全景分割](main\u002Fpanoptic-segmentation.md)\n  - [点云](main\u002Fpoint-cloud.md)\n  - [姿态估计](main\u002Fpose.md)\n  - [规划](main\u002Fplanning.md)\n  - [剪枝与量化](main\u002Fpruning--quantization.md)\n  - [识别](main\u002Frecognition.md)\n  - [重建](main\u002Freconstruction.md)\n  - [指代理解](main\u002Freferring.md)\n  - [配准](main\u002Fregistration.md)\n  - [行人重识别](main\u002Fre-identification.md)\n  - [遥感](main\u002Fremote-sensing.md)\n  - [图像修复](main\u002Frestoration.md)\n  - [检索](main\u002Fretrieval.md)\n  - [机器人视觉](main\u002Frobotic.md)\n  - [显著性检测](main\u002Fsalient-detection.md)\n  - [场景理解](main\u002Fscene.md)\n  - [自监督学习](main\u002Fself-supervised-learning.md)\n  - [语义分割](main\u002Fsemantic-segmentation.md)\n  - [形状](main\u002Fshape.md)\n  - [SLAM](main\u002Fslam.md)\n  - [脉冲神经网络](main\u002Fsnn.md)\n  - [风格迁移](main\u002Fstyle-transfer.md)\n  - [超分辨率](main\u002Fsuper-resolution.md)\n  - [合成](main\u002Fsynthesis.md)\n  - [文本到图像\u002F视频](main\u002Ftext-to-imagevideo.md)\n  - [纹理](main\u002Ftexture.md)\n  - [时间序列](main\u002Ftime-series.md)\n  - [目标跟踪](main\u002Ftracking.md)\n  - [交通](main\u002Ftraffic.md)\n  - [迁移学习](main\u002Ftransfer-learning.md)\n  - [翻译](main\u002Ftranslation.md)\n  - [无监督学习](main\u002Funsupervised-learning.md)\n  - [无人机](main\u002Fuav.md)\n  - [视频](main\u002Fvideo.md)\n  - [视觉定位](main\u002Fvisual-grounding.md)\n  - [视觉问答](main\u002Fvisual-question-answering.md)\n  - [视觉推理](main\u002Fvisual-reasoning.md)\n  - [视觉关系检测](main\u002Fvisual-relationship-detection.md)\n  - [体素](main\u002Fvoxel.md)\n  - [弱监督学习](main\u002Fweakly-supervised-learning.md)\n  - [零样本学习](main\u002Fzero-shot-learning.md)\n  - [其他](main\u002Fothers.md)\n- [联系与反馈](#contact--feedback)\n\n\n## 联系与反馈\n\n如果您对本项目有任何建议，欢迎随时联系我。\n\n- [电子邮箱: yzhangcst[at]gmail.com]","# Transformer-in-Computer-Vision 快速上手指南\n\n本项目并非一个单一的代码库或可执行工具，而是一个**持续更新的学术论文与代码资源列表**，汇集了基于 Transformer 的计算机视觉（CV）前沿工作。本指南将帮助你快速浏览、检索并利用该列表找到你需要的论文及对应代码。\n\n## 环境准备\n\n由于本项目本质上是文档索引，无需安装特定的运行时环境。你只需要具备以下基础条件即可开始使用：\n\n*   **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux 均可。\n*   **前置依赖**：\n    *   Web 浏览器（推荐 Chrome, Edge 或 Firefox）用于在线浏览。\n    *   Git（可选）：如果你希望克隆仓库到本地进行离线阅读或贡献。\n    *   Python & PyTorch\u002FTensorFlow（可选）：仅当你根据列表中的链接下载并运行具体某篇论文的代码时才需要。具体依赖请参考各子项目 README。\n\n## 获取资源\n\n你可以通过以下两种方式访问最新的论文列表：\n\n### 方式一：在线浏览（推荐）\n直接访问 GitHub 仓库页面，点击目录中对应的分类链接查看最新整理的论文列表。\n*   **最新更新**：2025\u002F11\u002F19\n*   **历史版本**：[20240323 版本](list_old_20240323.md)\n\n### 方式二：本地克隆\n如果你偏好本地阅读或需要查找特定文件，可以使用 Git 克隆仓库。国内用户推荐使用 Gitee 镜像（如有）或通过加速代理克隆，若直接克隆速度较慢，可尝试以下命令：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyzhangcst\u002FTransformer-in-Vision.git\ncd Transformer-in-Vision\n```\n\n> **提示**：如果直接克隆速度慢，可配置 Git 使用国内镜像源，或在克隆时添加 `--depth=1` 参数仅获取最新版本以加快速度：\n> ```bash\n> git clone --depth=1 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyzhangcst\u002FTransformer-in-Vision.git\n> ```\n\n## 基本使用\n\n本项目按任务类型对论文进行了详细分类。以下是查找资源的标准流程：\n\n### 1. 确定研究领域\n在根目录的 `README.md` 或 `main\u002F` 文件夹下，找到与你需求匹配的分类目录。项目涵盖了从基础任务到前沿应用的广泛领域，例如：\n\n*   **基础任务**：\n    *   分类：[Classification (Backbone)](main\u002Fclassification-backbone.md)\n    *   检测：[Detection](main\u002Fdetection.md)\n    *   分割：[Semantic Segmentation](main\u002Fsemantic-segmentation.md), [Instance Segmentation](main\u002Finstance-segmentation.md)\n*   **图像增强与恢复**：\n    *   超分辨率：[Super-Resolution](main\u002Fsuper-resolution.md)\n    *   去噪\u002F去雨\u002F去雾：[Denoising](main\u002Fdenoising.md), [Deraining](main\u002Fderaining.md), [Dehazing](main\u002Fdehazing.md)\n*   **生成与多模态**：\n    *   文生图\u002F视频：[Text-to-Image\u002FVideo](main\u002Ftext-to-imagevideo.md)\n    *   扩散模型：[Diffusion](main\u002Fdiffusion.md)\n    *   大语言模型结合：[LLM](main\u002Fllmlvm.md)\n*   **其他热门方向**：\n    *   点云：[Point Cloud](main\u002Fpoint-cloud.md)\n    *   医学影像：[Medical](main\u002Fmedical.md)\n    *   自动驾驶相关：[Lane](main\u002Flane.md), [Depth](main\u002Fdepth.md), [BEV](main\u002Fbirds-eye-view.md)\n\n### 2. 查阅论文与代码\n点击进入具体的 `.md` 文件（例如 `main\u002Fdetection.md`），你将看到按时间排序的论文列表。每条记录通常包含：\n*   **论文标题**：链接至 arXiv 或会议主页。\n*   **代码链接**：标记为 `[Code]` 或类似图标，点击可直接跳转至 GitHub 实现仓库。\n*   **简要说明**：部分条目包含核心创新点简述。\n\n### 3. 运行具体代码\n一旦通过列表找到了感兴趣的论文及其代码仓库链接：\n1.  点击代码链接进入对应的 GitHub 项目页。\n2.  遵循该**具体项目**的 `README` 指示进行环境配置和运行。\n    *   *注意：不同论文的代码依赖差异巨大，请务必以各自仓库的说明为准。*\n\n### 4. 反馈与贡献\n如果你发现遗漏的重要论文或有修正建议，可以通过以下方式联系作者：\n*   **提交 Issue 或 Pull Request**：直接在 GitHub 仓库中操作。\n*   **邮件联系**：`yzhangcst[at]gmail.com` (请将 `[at]` 替换为 `@`)。","某自动驾驶初创公司的算法团队正致力于研发基于视觉的夜间行人检测系统，急需寻找最适合处理低光照条件的最新 Transformer 架构。\n\n### 没有 Transformer-in-Computer-Vision 时\n- **文献检索效率低下**：研究人员需在 arXiv、Google Scholar 等多个平台手动搜索\"Transformer + Low-light Detection\"，耗时数天仍难以覆盖最新成果。\n- **细分领域定位困难**：海量论文中混杂着分类、分割等不同任务的研究，难以快速筛选出专门针对“检测（Detection）”或“去噪（Denoising）”的特定工作。\n- **代码复现成本高**：找到论文后，往往需要额外花费大量时间寻找官方开源代码链接，甚至因找不到实现而无法验证算法效果。\n- **技术视野受限**：容易遗漏跨领域的创新思路（如将去雨 Deraining 或去雾 Dehazing 的技术迁移到夜间增强），导致方案选型局限于传统 CNN 架构。\n\n### 使用 Transformer-in-Computer-Vision 后\n- **一站式精准获取**：团队直接查阅\"Detection\"和\"Denoising\"分类目录，几分钟内即可获取该领域截至 2025 年的最新论文清单。\n- **任务导向清晰**：利用详细的目录结构，迅速锁定与夜间场景强相关的“增强（Enhancement）”和“小目标检测”子类，排除无关干扰。\n- **研发表加速**：列表中直接附带可用代码链接，工程师能立即拉取基准模型进行微调，将原本数周的预研周期缩短至几天。\n- **跨界灵感激发**：通过浏览\"Low Dynamic Range Imaging\"或\"Restoration\"等相邻板块，成功引入图像恢复领域的 Transformer 变体，显著提升了暗光下的识别率。\n\nTransformer-in-Computer-Vision 将分散的学术前沿整合为结构化的知识地图，让研发团队从繁琐的文献挖掘中解放出来，专注于核心算法的创新与落地。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FYangzhangcst_Transformer-in-Computer-Vision_6c7cfa8c.png","Yangzhangcst","Yang Zhang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FYangzhangcst_13fc8b97.png",null,"Hubei University of Technology","https:\u002F\u002Fyangzhangcst.github.io\u002FHomepage\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYangzhangcst",1440,151,"2026-04-05T16:55:18",1,"","未说明",{"notes":29,"python":27,"dependencies":30},"该项目是一个计算机视觉领域 Transformer 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