vit提取到的特征是怎样的

Vit是一种基于注意力机制的视觉注意力模型，它从图像中提取特征，特征维度为（h，w，c），其中h、w、c分别代表高度、宽度和通道数。Vit的特征提取过程由多个Transformer编码器构成，每个编码器都包含了一个多头自注意力层和一个全连接前馈层。在特征提取过程中，Vit将输入图像分成了多个小块，并分别处理每个小块，最后将得到的特征向量拼接在一起，作为模型的输出。

相关问题

vit模型提取图片的特征向量是什么样子的

ChatGPT: Vit模型提取图片的特征向量是一个形状为[batch_size, embedding_size]的向量，其中batch_size是输入图片的数量，embedding_size是特征向量的维度。这个向量可以用于图像分类、目标检测等任务。

利用vit模型提取图片的特征向量代码

以下是使用vit模型提取图片特征向量的代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from torchvision.models import vision_transformer

# 加载预训练的vit模型
model = vision_transformer(pretrained=True)

# 图片预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图片
img = Image.open('example.jpg')

# 预处理图片
img = transform(img)

# 添加batch维度
img = img.unsqueeze(0)

# 提取特征向量
with torch.no_grad():
    features = model(img)

# 对特征向量进行归一化
features = F.normalize(features, p=2, dim=1)

# 输出特征向量
print(features)

希望这个代码对你有所帮助！