Vision Transformer（ViT）介绍

Vision Transformer（ViT）是一种新型的视觉模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的架构，并且仅使用了纯Transformer架构，没有使用传统的卷积神经网络层。ViT首先将输入的图像分割成一系列的图像块，然后将这些图像块重塑为序列，再使用Transformer模型来处理这些序列。

ViT的优点是能够在不同大小的图像上进行预测，因为在处理图像块序列时，不需要考虑输入图像的尺寸，只需要对每个块进行相同的处理即可。此外，ViT还可以处理全局信息，因为每个块都可以看作是全局信息的一部分。在大规模训练数据集上，ViT已经取得了与最先进的卷积神经网络相当的性能。