Vision Transformer 是 CNN吗

Vision Transformer（ViT）和CNN（卷积神经网络）都是用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务的深度学习模型。但是它们的架构和工作原理有所不同。ViT采用了Transformer模型中的自注意力机制来建模图像的特征，而CNN则使用卷积层和池化层来提取图像的局部特征。ViT较CNN相比，具有更好的可解释性和更强的泛化能力，但需要更多的计算资源和更大的数据集进行训练。

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vision transformer与cnn

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vision transformer是什么

Vision Transformer (ViT) 是一种用于图像分类任务的新型深度学习模型，它采用了类似于自然语言处理中的Transformer模型来处理图像信息。相比于传统的卷积神经网络（CNN）模型，ViT 不需要使用卷积层，而是直接将图像数据看作一个序列，并通过多个 Transformer 块来提取特征。这种方法可以帮助模型更好地处理长距离的关系，从而提高图像分类的准确率。

ViT 模型由 Google Brain 团队在2020年提出，并在多个图像分类任务上取得了优异的表现。该模型的主要优点是可以处理任意大小的图像，并且具有良好的可解释性，因为它可以将注意力集中在不同位置上的特征上。

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