ViT分类模型，ViT有改进版本吗

ViT（Visual Transformer）是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它将传统的卷积神经网络中的局部感受野转换为全局上下文，首次将Transformer应用于视觉领域。ViT将图片分割成多个小的固定大小的patch，然后通过线性映射将这些patch转换为表示向量，再将这些向量输入到Transformer中进行自注意力计算和特征学习。

与原始ViT模型相比，后续确实有许多改进版本，包括但不限于：

1. DeiT（Distributed-Efficient Image Transformers）：这是Facebook AI的一个预训练模型，旨在使ViT在无监督数据上预训练变得更为高效。

2. Swin Transformer：这种模型引入了窗口自注意力机制，结合了局部和全局信息，提高了模型的计算效率。

3. CvT (Convolutional Vision Transformers)：它结合了卷积层和Transformer结构，试图保留传统CNN的优点同时利用Transformer的并行性。

4. ViT++: 这些改进可能涉及更复杂的层设计、更有效的训练策略、多尺度输入等，旨在提升模型性能。