vision transformer预训练

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer模型的图像分类和目标检测方法。它是由Google Brain团队于2020年提出的，其主要思想是将图像数据转换成序列数据，然后通过Transformer模型进行处理。

在预训练阶段，Vision Transformer模型使用大规模的图像数据集进行训练。通常情况下，会使用自监督学习方法，比如将图像进行随机裁剪、翻转、旋转等操作来生成训练样本，并通过模型自身来预测这些样本的标签。这样的预训练目标可以帮助模型学习到图像中的视觉特征。

预训练后，Vision Transformer模型可以在特定任务上进行微调，比如图像分类或目标检测。在微调过程中，通常会使用有标签的数据集来进一步优化模型的性能。

总之，Vision Transformer是一种基于Transformer模型的图像处理方法，通过预训练和微调来实现图像分类和目标检测等任务。