Vision Transformer 是 CNN吗
时间: 2023-11-15 19:46:40 浏览: 42
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。
相关问题
vision transformer与cnn
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。
vision transformer与transformer是一个东西吗
Vision Transformer(ViT)和Transformer是相关但不完全相同的概念。
Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构,最初用于自然语言处理任务,如机器翻译。它由编码器和解码器组成,通过自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息。
Vision Transformer(ViT)是将Transformer应用于计算机视觉任务的一种方法。传统的计算机视觉模型通常使用卷积神经网络(CNN)来处理图像数据,但ViT提出了一种新的思路,将图像数据转换为序列数据,然后使用Transformer进行处理。具体而言,ViT将图像分割为一系列的图像块(patches),然后将这些图像块展平并作为输入序列传递给Transformer编码器。这样可以利用Transformer强大的建模能力来处理图像数据。
因此,可以说Vision Transformer是一种基于Transformer的计算机视觉模型,它将图像数据转换为序列数据,并利用Transformer进行特征提取和建模。