基本信息
文件名称：2025年视觉Transformer特征融合（含答案与解析）.docx
文件大小：15.94 KB
总页数：10 页
更新时间：2025-09-11
总字数：约1.14万字
文档摘要
2025年视觉Transformer特征融合（含答案与解析）
一、单选题（共15题）
1.在视觉Transformer中，以下哪种技术可以有效地融合不同尺度特征？
A.Channel-wiseattentionB.SpatialpyramidpoolingC.GlobalaveragepoolingD.Featurepyramidnetworks
2.特征融合层在视觉Transformer中的主要作用是什么？
A.提高模型的泛化能力B.增加模型的表达能力C.降低计算复杂度D.提高模型的推理速度
3.在视觉Transformer中，以下哪种