#Perceiver IO

Perceiver IO是一个适用于多种模态的transformer编码器模型，通过自注意力机制在固定的计算资源下实现更高效的处理。该模型在ImageNet上进行了预训练，能够通过像素级处理进行准确的图像分类。模型结合了卷积和maxpool预处理，可以生成多尺寸和多语义的输出结果，并在ImageNet-1k中实现了82.1的顶级精度。这一模型不仅可用于高效的标准图像分类，还能通过替换分类解码器实现灵活的应用扩展，适用于多种任务的特征提取。