3.ViT模型整体框架

ViT（Vision Transformer）模型是一种基于Transformer的图像分类模型，其整体框架可以分为以下几个部分：

1. 图像划分：将输入的图像划分成若干个小的图像块(patch)，每个图像块都包含相同的像素数量，这些图像块可以看作是ViT模型输入的一维序列。

2. 嵌入层：对每个图像块进行特征提取和编码，将其转换为一个固定长度的向量表示，这个向量表示包含了图像块的语义信息。

3. 位置编码：为每个图像块的向量表示添加位置编码，以表示它们在输入序列中的位置信息，位置编码可以是固定的或者可学习的。

4. Transformer编码器：将所有图像块的向量表示输入到Transformer编码器中，用于学习图像序列之间的依赖关系和特征表示，从而生成整个图像的向量表示。

5. 全局池化层：对整个图像向量表示进行全局池化，将其转换为一个固定长度的向量，可用于图像分类等任务。

整个ViT模型的核心是Transformer编码器，它使用多头自注意力机制和前馈神经网络来学习图像序列之间的依赖关系和特征表示。ViT模型在训练时使用了大量的无标签图像数据，并使用对比学习方法来优化模型参数，从而在多个图像分类任务上取得了优秀的性能。