Vision Transformers分类器是如何操作

Vision Transformers (ViT)分类器是一种基于Transformer模型的图像分类器。它的工作原理如下：

1. 输入图像被分成若干个小的图像块，并将每个图像块展平成一个向量。

2. 这些向量被送入一个标准的Transformer编码器中，通过多层自注意力机制和全连接层来提取特征。

3. 编码器输出的特征向量通过一个线性分类器进行分类，得到图像的类别标签。

ViT分类器的优点是可以处理任意大小的图像，而不需要进行调整或裁剪。它还可以通过学习对图像块进行自适应的位置编码，来考虑图像中各个块的相对位置关系，从而提高了分类的准确性。

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