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Transformer 在圖像分類中的應用在圖 3 的例子中，Transformer 被用來進行圖像分類的任務。圖像被均勻地分成若干小塊，按照空間排列的順序組成了一個圖像塊的序列。每個圖像塊的像素值（或者其他特征）組成了該圖像塊的特征向量，經過 Transformer 編碼在進行拼接后就得到整幅圖像的特征。上圖的右側，給出了編碼器的具體結構，其關鍵部分是一個 「多頭注意力模塊」。

簡單的做法可以將每個攝像頭的標定信息拼接起來，通過MLP編碼后再輸入給神經網絡。但是，一個更好的做法是將來自不同攝像頭的圖像通過標定信息進行校正，使不同車輛上對應的攝像頭都輸出一致的圖像。 最后，視頻（多幀）輸入被用來提取時序信息，以增加輸出結果的穩定性，更好的處理遮擋場景，并且預測目標的運動。

4.7 圖像處理Photoshop花一、兩周的時間學習PS，對圖像處理有個大概的了解，知道各種圖片格式、直方圖、色相、通道、濾鏡、拼接等基本概念，并能使用它。這部分是0基礎，目的讓大家對圖像處理有個感性的認識，而不是一上來就各種各樣的公式推導。推薦《Photoshop CS6完全自學教程》。

(a, b)離心采集的L-GO和S-GO的SEM圖像，(c) L-GO和rL-GO膠片的數碼照片，(d和e) rL-GO和rS-GO薄膜的熱屏蔽性能和EMI屏蔽性能，(f)說明無碎片氧化石墨烯薄片形成微褶皺，(g-h) DfrGO薄膜的橫截面和表面形貌。(j)柔性優異的DfrGO薄膜的光學圖像。(k, l) DfrGO薄膜的散熱性能和導熱系數。