Transformer的基本概念与作用1.Transformer模型的起源Transformer模型最早由谷歌在2017年的“Attention is all you need”一文中提出，最初用于自然语言处理（NLP）领域的翻译和文本生成任务。与传统的RNN、LSTM模型不同，Transformer的自注意力机制（Self-Attention）允许其处理任意长度的输入序列，且并行计算性能强，因此在大规模数据处理和高效计算方面有显著优势。随着AI深度学习的兴起，Transformer被应用在BEV空间转换、时间序列上，形成了一个端到端的模型。2.Transformer在视觉任务中的扩展Transformer模型逐步被应用于计算机视觉（CV）任务，如目标检测、语义分割和物体跟踪等。其自注意力机制能够在图像上捕捉全局信息并分析不同位置特征之间的关系，帮助系统建立物体之间的空间关系。这在复杂场景下尤其重要，例如城市道路中需要理解不同车辆、行人之间的动态交互。3.Transformer在BEV视角中的作用在BEV+Transformer架构中，Transformer模型负责将BEV视角中的特征图信息转化为高层次的语义信息。通过自注意力机制，Transformer能够在特征图上找到重要物体之间的相对位置关系，并分析它们的行为趋势。例如，Transformer可以识别车道内外车辆的距离和速度关系，有助于预测其他车辆的运动轨迹。
