vision transformer综述

视觉变换器是一种新型的机器学习模型，采用自注意力机制来对图像进行分割、分类、检测等任务。相比传统的卷积神经网络，视觉变换器在参数数量和计算效率上更具优势，且可适应各种尺寸和方向的输入。近年来，视觉变换器在计算机视觉领域得到了广泛的应用和研究，并在多个人类水平的图像数据集上取得了与或者超过同类模型的表现。

相关问题

vision transformer的优缺点

回答: Vision Transformer (ViT)作为一种新兴的视觉模型，在计算机视觉领域引起了广泛的关注。ViT的优点包括：
1. 具有较强的表达能力：ViT通过自注意力机制来捕捉图像中的全局关系，能够有效地建模长距离的依赖关系，从而提高了模型的表达能力。
2. 可扩展性强：ViT的结构简单，可以通过增加Transformer块的数量来扩展模型的规模，适应不同的任务和数据集。
3. 对位置信息的建模：ViT通过在输入中引入位置嵌入，能够对图像中的位置信息进行编码，从而提高了模型对空间结构的理解能力。

然而，ViT也存在一些缺点：
1. 计算量大：由于ViT需要对整个图像进行自注意力计算，因此在处理大尺寸图像时，计算量较大，训练和推理时间较长。
2. 对大规模数据的需求：ViT在训练过程中需要大量的数据来学习有效的特征表示，对于小规模数据集可能表现不佳。
3. 参数量大：ViT的模型参数较多，需要较大的存储空间和计算资源。

综上所述，Vision Transformer具有较强的表达能力和对位置信息的建模能力，但也存在计算量大和对大规模数据的需求等缺点。随着对ViT的研究不断深入，相信这些问题将会得到进一步的解决和改进。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Vision Transformer发展现状](https://blog.csdn.net/qq_38890412/article/details/121947891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Vision Transformer综述 总篇](https://blog.csdn.net/qq_43537420/article/details/131221043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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A Survey on Vision Transformer

视觉Transformer综述是一篇关于视觉Transformer模型的综合研究文章。它提出了一种新的视觉处理方法，使用Transformer架构来处理图像任务。该论文探讨了不同的变体和改进的视觉Transformer模型，并对其性能进行了评估和比较。

在这篇综述中，还引用了其他研究的工作。其中一篇是CvT（Introducing convolutions to vision transformers），这篇论文介绍了将卷积操作引入视觉Transformer模型的方法，以融合Transformer和传统的卷积神经网络的优势。

此外，综述中还提到了Normalization策略（Normalization strategies），该策略旨在提高视觉Transformer模型的性能，使其在处理图像任务时更加稳定和可靠。

综合来看，A Survey on Vision Transformer提供了对视觉Transformer模型的全面概述，并介绍了相关的改进方法和策略，为进一步研究和应用这一领域提供了重要的参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[Transformer]A Survey on Vision Transformer](https://blog.csdn.net/qq_37151108/article/details/120790854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [A Survey on Vision Transformer](https://blog.csdn.net/woshilaixiazaidemiao/article/details/124778767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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