Transformer 模型在计算机视觉领域有很多应用。虽然最初Transformer 主要被用于自然语言处理任务，但因其强大的建模能力和并行计算的优势，现在也广泛应用于计算机视觉任务中。

  1. 图像分类：Transformer 模型可以用于图像分类任务，即将一个图像分为不同的类别。通过将图像分割为小块，然后将每个小块作为输入传入Transformer 模型中进行处理和分类。

  2. 目标检测：目标检测是在图像中定位和识别多个特定对象的任务。Transformer 模型可以用于目标检测，通过将图像分割为多个区域，然后将每个区域作为输入传入模型中，模型可以同时实现目标的分类和位置的回归。

  3. 实例分割：实例分割是在图像中同时检测和分割出特定对象的任务。Transformer 模型可以将实例分割任务看作是在每个像素上进行分类的问题，通过将图像的每个像素点作为输入传入模型中进行分类，实现对每个像素的分割。

  4. 图像生成：Transformer 模型可以用于图像生成任务。通过将一个噪声向量作为输入输入模型中，模型可以学习生成符合一定分布的图像。

  5. 图像超分辨率：图像超分辨率是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的任务。Transformer 模型可以通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，从而实现图像的超分辨率重建。

  总之，Transformer 模型在计算机视觉领域具有广泛的应用，可以用于图像分类、目标检测、实例分割、图像生成和图像超分辨率等任务。Transformer 模型通过对图像进行分块处理，并且利用并行计算的能力，能够处理大规模的图像数据并且取得很好的效果。