Vision Transformer模型有哪些

目前，Vision Transformer模型主要有以下几个版本：

1. ViT-Base：是最初由Google提出的版本，使用了12个Transformer编码器层，共有857万个参数。

2. ViT-Large：是在ViT-Base的基础上增加了更多的Transformer编码器层，共使用24个编码器层，共有3.5亿个参数。

3. ViT-Huge：是在ViT-Large的基础上又增加了更多的Transformer编码器层，共使用32个编码器层，共有6.5亿个参数。

4. DeiT：是在ViT模型基础上，使用了更多的数据和数据增强技术进行训练得到的模型，具有更好的表现。

除此之外，还有一些基于ViT的变种模型，例如PVT、TNT等，它们在ViT的基础上进行了一些改进，取得了更好的表现。

相关问题

常见的Vision Transformer模型有哪些

常见的Vision Transformer模型包括：

1. ViT (Vision Transformer)
2. DeiT (Data-efficient Image Transformer)
3. PVT (Pyramid Vision Transformer)
4. TNT (Transformer in Transformer)
5. CaiT (Cross-Attention Image Transformer)
6. Swin Transformer (Swin Transformer for Image Recognition)

以上是常见的Vision Transformer模型，希望能对您有所帮助。

vision transformer与mobile vision transformer相比有哪些不足

根据引用[1]和引用，可以得出以下关于Vision Transformer（ViT）和Mobile Vision Transformer（MoCoViT）的不足之处的信息：

1. 复杂性：Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的架构，它在处理图像数据时需要将图像分割成小的图块，并将它们作为输入序列传递给Transformer模型。这种图像分割和序列化的过程增加了模型的复杂性和计算成本。

2. 计算效率：由于Vision Transformer（ViT）的复杂性，它在移动设备上的计算效率可能较低。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）是为了解决这个问题而提出的，它试图在复杂性和性能之间取得平衡，以设计一种轻量级的Transformer架构。

3. 参数量：Vision Transformer（ViT）通常具有大量的参数，这可能导致在移动设备上的存储和计算资源的限制。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）旨在减少参数量，以适应移动设备的资源限制。

综上所述，相对于Vision Transformer（ViT），Mobile Vision Transformer（MoCoViT）在复杂性、计算效率和参数量方面都有一定的改进，以适应移动设备的需求。