不同类型Vision Transformer模型

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉模型。以下是几种不同类型的ViT模型：

1. ViT-B/16：这是ViT的基础模型，它有12个Transformer块，每个块有768个隐藏单元。其中“B”表示基础模型，16表示输入图像被分成16 x 16个图块。

2. ViT-L/16：这是ViT的大型模型，它有24个Transformer块，每个块有1024个隐藏单元。其中“L”表示大型模型，16表示输入图像被分成16 x 16个图块。

3. ViT-H/14：这是ViT的超大型模型，它有32个Transformer块，每个块有1280个隐藏单元。其中“H”表示超大型模型，14表示输入图像被分成14 x 14个图块。

4. DeiT：这是基于ViT的改进模型，使用了更高效的训练方法和更多的数据进行训练，达到了与更大的ViT模型相当的性能。

5. Swin Transformer：这是一种基于ViT的改进模型，它引入了分层的Transformer结构和窗口式的自注意力机制，具有更好的计算效率和图像处理能力。

以上是几种不同类型的ViT模型，它们在模型规模、性能和计算效率等方面有所不同，可以根据具体任务和计算资源来选择不同的模型。

相关问题

Vision Transformer模型

好的，你的问题是关于Vision Transformer模型。Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，在2020年由Google提出。与传统的卷积神经网络不同，Vision Transformer使用多头自注意力机制来学习图像中的特征，可以更好地处理图像中的全局信息和长程依赖关系，同时减少了模型中的参数数量。Vision Transformer模型已经在多个图像分类比赛中取得了优异的成绩。

vision transformer模型

Vision Transformer模型是一种将Transformer模型架构应用于计算机视觉领域的模型。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Vision Transformer模型使用注意力机制代替了卷积操作，从而能够综合考虑全局的特征信息。Vision Transformer模型的训练过程相对较慢，耗费较多的硬件资源和时间。