用vision怎么绘制类图实例

要使用Vision绘制类图实例，可以按照以下步骤操作：

1. 打开Vision软件，选择“UML类图”模板。
2. 在左侧的工具栏中选择“类”工具，然后在画布上单击并拖动鼠标以绘制一个类。
3. 在类的中心位置输入类的名称，然后在类的属性区域输入类的属性。
4. 在类的操作区域输入类的方法。
5. 使用关系工具在类之间绘制关系，如继承、实现、关联等。
6. 添加类的实例，可以使用“对象”工具在画布上绘制一个圆形，然后在圆形中心输入对象名称。
7. 使用关联工具将对象与类连接起来，表示对象是该类的一个实例。
8. 可以使用颜色和标签等方式区分不同的对象。

完成以上步骤后，就可以成功地使用Vision绘制类图实例了。

相关问题

使用vision transformer

Vision Transformer（ViT）是一种使用Transformer网络结构进行图像处理的方法。它摒弃了传统的CNN结构，直接使用Transformer中的self-attention机制进行特征提取。具体实现方式可以参考下图\[1\]。ViT的主要思想是将图像拆分成小块（patch），然后通过一个Embedding层将这些小块转换成向量形式，以满足Transformer Encoder的输入要求。对于ViT-B/16这个模型来说，输入的图片数据的shape为\[H,W,C\]，通过Embedding层转换后得到的向量的shape为\[num_token, token_dim\]\[3\]。这样，ViT就可以利用Transformer网络对图像进行处理和分析。ViT的另一种结合CNN网络的方式是Attention Augmented Convolutional Networks\[2\]。总的来说，ViT是一种创新的图像处理方法，通过使用Transformer网络结构，能够在图像领域取得很好的效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [计算机视觉领域使用 transformer（Vision Transformer）](https://blog.csdn.net/lch551218/article/details/114577902)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [狗都能看懂的Vision Transformer的讲解和代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/122667271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

用vision transformer搭建的decoder

对于使用 Vision Transformer（ViT）搭建的解码器（decoder），一种常见的方法是将 ViT 与一些传统的解码器结构进行组合。ViT 主要用于图像的编码，将图像转换为一系列的特征向量。而解码器则用于从这些特征向量中生成目标输出，比如图像的标注或者图像的生成。

一种常见的组合方式是将 ViT 的输出特征向量作为输入，然后使用自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）来进行解码。这个解码器可以类似于 Transformer 模型中的解码器部分，但是在输入端使用了 ViT 的特征向量。

具体来说，解码器可以包括多个自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层用于捕捉输入序列中的上下文关系，而前馈神经网络层则用于对特征进行非线性变换和映射。通过多层的自注意力和前馈神经网络的堆叠，解码器可以逐步生成输出序列。

需要注意的是，这只是一种可能的方式来搭建使用 Vision Transformer 的解码器。具体的实现细节可能因任务和需求而有所差异。