向我介绍Vision 'Transformer (ViT)的原理与工作流程

Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer的卷积神经网络，它通过将图像分割成一系列的图像块，然后将这些图像块转换成一系列的向量，最后使用Transformer对这些向量进行处理，从而实现图像分类的任务。

ViT的工作流程可以分为以下几个步骤：

1.输入图像被分割成一系列的图像块。这些图像块可以是重叠的或非重叠的，具体取决于使用的分割策略。

2.每个图像块都被送入一个预训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），从而将其转换成一个向量。这个CNN可以是任何预训练的图像分类网络，如ResNet、VGG等。

3.这些向量被串联起来，形成一个矩阵。这个矩阵被送入一个Transformer模型中进行处理。Transformer模型使用自注意力机制来捕捉向量之间的关系，并在多个Transformer block之间传递信息。

4.最后一个Transformer block的输出向量被送入一个全连接层进行分类，从而得到输入图像的类别。

总体来说，ViT使用Transformer作为图像分类任务的主要架构，通过将图像分割成块并将这些块转换成向量，使得Transformer可以处理图像数据。这种方法相对于传统的卷积神经网络，可以更好地处理大尺寸的图像，同时也可以更好地处理不同大小的输入图像。