近年来，视觉变换器（Vision Transformer,

[不定项选择题]

近年来，视觉变换器（Vision Transformer, ViT）被引入到图像增强任务中。以下关于ViT在图像增强中的应用，哪些是正确的？

ViT通过自注意力机制，能够捕获图像的长程依赖，有助于复杂图像增强任务

ViT的计算复杂度与图像尺寸呈线性关系，适合处理高分辨率图像

将ViT与卷积神经网络相结合，可以在图像增强任务中取得更好的效果

ViT无法处理像素级别的预测任务，因此不适用于图像增强

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Vonian

ViT 的核心优势在于其自注意力机制：将图像分割为固定大小的 “补丁（patch）” 并转化为序列后，自注意力允许每个补丁与其他所有补丁建立关联，从而建模全局范围内的长程依赖（如 “天空” 与 “地面” 的光照协调、“前景物体” 与 “背景环境” 的色彩一致性）。
复杂图像增强任务（如多区域对比度调整、跨区域噪声抑制、场景一致性增强等）恰恰需要这种全局上下文理解能力，避免局部增强导致的整体不协调（例如单独调亮前景而忽略背景光照匹配）。因此，ViT 的长程依赖建模能力对复杂增强任务至关重要。

发表于 2025-08-27 10:12:37 回复(0)