Vision Transformer是更先进的Transformer架构嘛？

是的，Vision Transformer（ViT）是一种先进的Transformer架构，专为计算机视觉任务设计。它将Transformer模型从自然语言处理领域引入到图像识别中，打破了传统卷积神经网络（CNN）在视觉领域的主导地位。ViT将输入图像划分为固定大小的 patches，并将这些 patches 作为序列输入到Transformer中，利用自注意力机制来学习图像的全局上下文信息，而不是像CNN那样依赖局部特征。这一创新极大地提升了视觉模型对复杂视觉模式的理解能力，使得Transformer在图像分类、目标检测、分割等任务上取得了显著的效果。

相关问题

vision transformer模型架构

Vision Transformer（ViT）是一种基于transformer的图像分类模型，由Google Brain团队于2020年提出。

ViT的模型架构包括以下几个部分：

1. 输入嵌入层：将输入的图像裁剪成固定大小的图像块，然后将每个图像块展平为一个向量，作为输入的嵌入向量。

2. 块嵌入层：将嵌入向量分为固定数量的块，每个块包含一个固定数量的嵌入向量。每个块都是一个transformer模型，包括多头自注意力层和前馈神经网络层。

3. 类别预测层：将每个块的输出嵌入向量平均池化为一个向量，然后通过一个全连接层进行类别预测。

ViT的优点在于可以直接将图像块作为输入，不需要使用卷积神经网络进行特征提取。同时，ViT也能够处理不同大小的图像，而不需要对模型进行修改。

vision transformer

Vision Transformer 是一种用于计算机视觉任务的模型，它基于 Transformer 模型架构。Transformer 是一种用于自然语言处理 (NLP) 的模型，它通过 self-attention 来捕捉句子中单词之间的关系。在 Vision Transformer 中，它使用类似的方法来捕捉图像中像素之间的关系。

Vision Transformer 的架构由两部分组成：一个特征提取器 (feature extractor) 和一个 Transformer 头 (Transformer head)。特征提取器将输入图像编码为特征向量，而 Transformer 头则通过 self-attention 来学习在这些特征向量中的关系。

Vision Transformer 在图像分类、目标检测、实例分割等视觉任务中取得了出色的性能，它也是近年来在这些任务中表现最优秀的模型之一。