Vision Transformer框图

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的图像分类模型，其框图如下所示：


ViT模型的输入数据是一组图像块（patch），每个块都被压缩成一个向量，并按顺序输入到模型中。这些向量首先经过一个线性变换层，然后输入到多个Transformer编码器中，其中每个编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层组成。编码器的输出被输入到一个全局平均池化层，然后通过一个线性变换层，最后输出分类结果。

ViT模型的关键在于使用自注意力机制来捕捉图像中不同区域之间的关系和重要性，从而达到更好的分类性能。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，ViT模型不需要手动设计卷积核，而是通过自注意力机制自动学习不同区域之间的相关性。