transformer vit

Transformer ViT（Vision Transformer）是一种使用Transformer模型处理计算机视觉任务的方法。传统的计算机视觉模型主要使用卷积神经网络（CNN），而ViT将Transformer模型引入视觉领域。

ViT通过将图像划分为一系列的图像拆分块（或称为图像补丁），然后将这些图像块转换为序列数据，以便Transformer模型能够处理。每个图像块通过一个线性投影层转化为序列中的一个向量表示。这些向量表示将作为输入序列传递给Transformer编码器，用于学习图像的特征表示。

ViT的一个关键组件是所谓的“位置嵌入”（position embeddings），它为每个输入图像块提供了位置信息。在Transformer模型中，位置嵌入用于捕捉序列中元素之间的相对位置关系。

通过使用Transformer模型，ViT可以学习到图像的全局特征，而不需要局部感知字段和卷积层。这使得ViT在处理大规模图像数据集时具有一定的优势，并且在某些计算机视觉任务上取得了很好的性能，如图像分类、目标检测和语义分割等。

需要注意的是，ViT对于较大的输入图像可能需要更多的计算资源和更长的训练时间，因此在实际应用中需要权衡计算资源和性能要求。同时，ViT也有一些改进版本，如DeiT（Distilled Vision Transformer）、Swin Transformer等，它们对ViT进行了改进和优化，以进一步提高性能和效率。

相关问题

transformer ViT

Transformer和ViT（Vision Transformer）都是基于Transformer模型结构的。Transformer是一种自注意力机制的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务。ViT是Transformer模型在视觉领域的应用，用于处理图像数据。

Transformer模型使用自注意力机制来捕捉输入序列中的关系，通过计算每个位置与其他位置的相关性来建立全局的上下文表示。这种机制允许模型同时考虑到序列中的所有位置，并且能够以并行的方式进行计算。

ViT将图像分割成一系列的图像块，然后将每个图像块转换为向量表示。这些向量表示经过多层Transformer编码器进行处理，以捕捉图像中的视觉关系。最后，通过对这些向量进行分类或回归，ViT可以用于图像分类、目标检测和图像生成等视觉任务。

因此，Transformer是一种通用的模型结构，用于处理序列数据，而ViT是Transformer在视觉领域的具体应用。它们之间的联系在于使用了相同的自注意力机制，但在输入数据和任务上存在差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer与vit](https://blog.csdn.net/qq_44089890/article/details/130213061)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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Transformer vit 模型

Transformer vit模型是transformer在图像分类领域的首次成功尝试。它使用自注意力机制来处理图像的特征。该模型需要大量的数据进行预训练，并且在参数量和计算量方面较大。例如，ViT在ImageNet数据集上需要18B FLOPs才能达到约78%的Top1准确率，而一些CNN模型如GhostNet只需要600M FLOPs就能达到79%以上的Top1准确率。