作为自然语言处理领域的主流模型，Transformer 近期频频出现在计算机视觉领域的研究中。例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等，这些跨界模型多应用于图像识别、目标检测等高层视觉任务。

与自然语言任务相比，视觉任务在输入形式上有很大差别。Transformer 等模型在自然语言处理任务上展现出了强大的特征学习能力，使用大量数据进行预训练的策略获得了成功。因此，很多研究都在考虑如何在计算机视觉领域发挥 Transformer 模型与预训练的潜力。

近日，华为、北大、悉大以及鹏城实验室的研究者提出了一个名为 IPT（Image Processing Transformer）的预训练 Transformer 模型，用于完成超分辨率、去噪、去雨等底层视觉任务。IPT 具备多个头结构与尾结构用于处理不同的任务，不同的任务共享同一个 Transformer 模块。预训练得到的模型经过微调即可在多个视觉任务上大幅超越对应任务上的当前最好模型。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2012.00364.pdf

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