介绍一下Vision Transformer

Vision Transformer（ViT）是一种新型的图像分类网络，它采用了自注意力机制来处理输入图像。传统的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现优异，但是它们的设计比较复杂，不太容易扩展和修改。ViT将Transformer（一种广泛应用于自然语言处理领域的神经网络模型）引入到了图像分类任务中，使得模型的设计更加简单和灵活。

ViT将输入图像分割成一个个固定大小的图块，并将这些图块展开成一维向量序列。然后，这些向量序列通过多层Transformer编码器进行处理。每个编码器都由一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络组成。最后，输出序列中的特定位置（通常是第一个）被用于分类任务。

ViT的一个主要优点是它可以通过简单地调整输入分块的大小来适应不同的图像分辨率和大小，因此具有更好的可扩展性。此外，ViT还可以通过fine-tuning在大规模图像分类数据集上获得与CNN相媲美的性能。