本文回顾了将 Transformer 应用于计算机视觉任务中的视觉 Transformer 模型，并分为不同任务类别，分析它们的优点和缺点，同时也介绍了将 Transformer 应用到实际设备应用的有效方法。最后，本文还探讨了计算机视觉中的自注意机制以及视觉 Transformer 面临的挑战及进一步研究方向。

Dec, 2020

本文综述了超过一百种不同的视觉 Transformer 根据三个基本的计算机视觉任务和不同的数据流类型，提出了一个分类法来组织代表性的方法，评估和比较所有这些现有的视觉 Transformers 在不同的配置下，并揭示一系列的重要但未开发的方面，最后指出了三个有前途的研究方向。

Nov, 2021

视频分割是一个广泛的研究领域，重点研究基于 Transformers 的模型、解释性方法、时序动态和研究方向。

Oct, 2023

调查了不同的 ViT 架构用于语义分割的性能和使用基准数据集对其进行比较。

May, 2023

该论文综述探讨了视觉 Transformer 模型在自动驾驶中的应用，重点研究了自我注意力、多头注意力和编码器 - 解码器架构等基本概念，并比较了它们在目标检测、分割、行人检测、车道检测等应用中的架构优点和局限性，最后展望了视觉 Transformer 在自动驾驶中的未来研究方向。

Mar, 2024

本次研究对变压器模型在计算机视觉方面的应用进行了全面的回顾，包括自我关注、大规模预训练和双向编码等基础概念及其在图像分类、视频处理等多个领域的广泛应用。研究比较了不同技术在架构设计及实验价值方面的优缺点，并提出了未来的研究方向。

Jan, 2021

综述了关于视觉变换器用于图像分类的现有研究，包括图像分类数据集，视觉变换器模型的发展历程和未来研究机会。

Dec, 2023

依赖于诊断工具及深度学习方法，该论文旨在探索基于 Transformer 的创新架构在中风分割领域的应用，提供详细的分析和评估，同时探讨未来的研究发展方向。

Mar, 2024

医学图像分割是各种医疗应用中至关重要的一环，能够实现准确的诊断、治疗规划和疾病监测。最近，视觉变换器（ViTs）作为一种有望解决医学图像分割挑战的技术逐渐崭露头角。本综述论文对于医学图像分割中 ViTs 和混合视觉变换器（HVTs）的最新发展进行了详细的回顾。除了对 ViT 和 HVT 的分类外，还详细介绍了它们在几种医学图像模态中的实时应用。这篇综述可以作为研究人员、医疗从业者和学生了解 ViT 基于医学图像分割的最新方法的有价值的资源。

Dec, 2023

综述了 Transformer 在医学图像中的应用，包括分割、检测、分类、重建、合成、配准和临床报告生成等方面，开发了分类法，确定了应用特定的挑战并提供了解决方案和最近的趋势，以及对整个领域的现状进行了批判性的讨论，包括关键挑战、未解决的问题和有前途的未来方向。

Jan, 2022