vision transformer模型架构
时间: 2023-09-18 15:10:05 浏览: 91
transformer项目建模
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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。
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