L2R-VTC (Long-term Recurrent Vision Transformer) là một kiểu biến thể của mô phỏngTransformer, được thiết kế để xử lý dữ liệu hình ảnh với hiệu suất cao hơn. Tên gọi "Long-term" cho thấy ưu đãi sự lưu trữ và sử dụng thông tin trong một khoảng thời gian dài hơn so với các trước đó. Những ứng dụng chính của L2R-VTC bao gồm: 1. **Tự động lái xe**: Làm việc với các dữ liệu từ camera xe, giúp hệ thống định vị rõ ràng hơn và xử lý các phức tạp như va chạm. 2. **Phân tích hình ảnh y tế**: Sử dụng để phát hiện các bệnh án sớm và chính xác dựa trên dữ liệu hình ảnh. 3. **Xử lý ảnh không thời gian thực-time**: Là một trong những lĩnh vực đang nhận được nhiều sự quan tâm, giúp xử lý các dữ liệu cập nhật liên tục với tốc độ và cao. L2R-VTC cũng được biết đến như một giải pháp thay thế hiệu quả cho các phương pháp truyền thống nhưCNNs (Convolutional Neural Networks) do nó có thể kết hợp lợi ích của cả hai dòngthought: mô phỏng ngắn hạn và . Ngoài ra, L2R-VTC còn sở hữu tính linh hoạt cao, dễ dàng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ cơ chế xử lý thông tin dọc dài của nó.