vit模型和transformer模型区别

ViT（Vision Transformer）模型和Transformer模型虽然都源自于Transformer架构，但它们的主要应用领域和设计有所不同。

Transformer原本是用于自然语言处理的一种模型，由自注意力机制（Self-Attention）为核心，解决了传统RNNs在处理长序列时效率低下的问题。然而，当Transformer模型被引入到计算机视觉领域时，它被改造成了 Vision Transformer（ViT），将图像分割成固定大小的 patches，并通过线性嵌入技术将其转换为一系列tokens，然后通过Transformer编码器进行特征学习。

区别点主要有以下几点：
1. **输入形式**：Transformer处理的是文本序列，而ViT处理的是图片，先对图片进行像素级的切割和编码。
2. **结构适应**：对于视觉任务，ViT引入了位置编码（Positional Embeddings），因为Transformer最初不考虑顺序信息；而NLP任务通常不需要这个步骤。
3. **预训练目标**：ViT常用于无监督预训练，比如ImageNet上进行自监督学习，再通过下游任务微调；而原始的Transformer更多是通过Marian、BERT等大规模语言数据预训练。

相关问题

Transformer vit 模型

Transformer vit模型是transformer在图像分类领域的首次成功尝试。它使用自注意力机制来处理图像的特征。该模型需要大量的数据进行预训练，并且在参数量和计算量方面较大。例如，ViT在ImageNet数据集上需要18B FLOPs才能达到约78%的Top1准确率，而一些CNN模型如GhostNet只需要600M FLOPs就能达到79%以上的Top1准确率。

vit transformer模型详解

ViT（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它将图像分割成一系列的图像块，并将这些图像块转换为序列数据，然后通过Transformer模型进行处理。下面是ViT模型的详细解释：

1. 输入处理：ViT将输入图像分割成固定大小的图像块，并将每个图像块展平为一个向量。这些向量被视为输入序列。

2. 嵌入层：每个输入向量通过一个线性变换和一个位置编码进行嵌入。位置编码用于为每个输入向量提供位置信息，以帮助模型理解图像中不同位置的特征。

3. Transformer编码器：ViT使用多层Transformer编码器来对输入序列进行处理。每个编码器层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制用于捕捉输入序列中的全局依赖关系，而前馈神经网络则用于对每个位置的特征进行非线性变换。

4. 分类头：ViT的最后一层是一个全连接层，用于将Transformer编码器的输出映射到类别概率分布。通常使用softmax函数将输出转换为概率。

ViT模型的训练过程通常使用监督学习，通过最小化预测类别与真实类别之间的差异来优化模型参数。在训练过程中，可以使用随机裁剪、数据增强等技术来增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。