写一个自监督介绍 下文衔接自监督学习方法VisionTransformer

自监督学习是一种无需人工标注数据的机器学习方法，它通过利用数据本身的内在结构和信息进行训练，从而实现对数据的有效学习。自监督学习方法能够在大规模无标注数据上训练出高质量的特征表示，进而提高下游任务的表现。

在图像领域，Vision Transformer（ViT）是一种基于自监督学习的视觉表征学习方法。ViT利用自监督任务，如图像旋转、图像拼接等，从无标注数据中学习出高质量的视觉特征表示，并将其应用于各种视觉任务中，如物体识别、图像分类、目标检测等。

ViT的核心思想是将图像数据拆解为一系列小的图像块（patch），并将这些图像块作为输入送入Transformer模型中进行处理。通过这种方式，ViT不仅能够捕捉到全局视觉信息，还能够对局部视觉信息进行建模，从而得到更加准确的特征表示。

总的来说，自监督学习方法Vision Transformer是一种非常有效的视觉表征学习方法，它能够在大规模无标注数据上学习出高质量的特征表示，为各种视觉任务的表现提供有力支持。