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：

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。
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。
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。

Vision Transformer的模型结构相比于Transformer来说更简单，在Transformer模型中，主要包含Encoder和Decoder结构，而ViT(Vision Transformer)仅借鉴了Encoder结构。

Vision Transformer (ViT) 简化了Transformer的传统架构，它将传统的图像输入分割成固定大小的patches，然后通过线性投影将其转换为密集的token序列。这些tokens与位置编码一起输入到Transformer的自注意力层中，进行特征学习和表示提取。相比Transformer，ViT省去了Decoder部分，因为图像识别任务通常不需要生成文本那样的序列输出。ViT的核心组件包括：

Image Embedding：将图像分解为小patch，并对每个patch应用嵌入技术，使其成为Transformer可以处理的形式。
Positional Encoding：为了保留图像中位置信息，因为Transformer本身不直接处理空间关系。
**Multi-head Self-Attention (MSA)**：像Transformer一样，ViT有多个自我注意力头并行计算，捕获全局上下文。
**Feedforward Networks (FFN)**：用于进一步变换和非线性转换。

与标准Transformer的区别在于，ViT没有复杂的解码器结构，而是专注于理解和表征整个图片内容，这对于很多视觉下游任务非常有效。然而，这也意味着ViT的训练通常需要大量标注数据，因为它依赖于监督学习。