vision transformer是什么
时间: 2024-06-15 17:00:57 浏览: 16
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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什么是vision transformer
Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer的图像分类模型,它将一张图像切割成一些固定尺寸的图像块,线性将它们嵌入,添加位置嵌入,然后将产生的向量序列输入到标准的Transformer encoder中。为了执行识别任务,ViT添加了一个额外可学习的识别令牌到序列中。ViT的模型设计受到了NLP中Transformer的启发,通过将一个图像切成块,然后将这些块线性嵌入的序列作为Transformer的输入,实现了在图像识别上以监督的方式来训练ViT模型。ViT的优点在于可扩展的NLP Transformer结构和其高效的实现,几乎开箱即用。
vision transformer 的输入是什么
Vision Transformer (ViT) 的输入是一张图像,通常是 224x224 或 384x384 大小的 RGB 图像。在输入前,图像需要经过常规的预处理,如归一化、缩放和裁剪等。此外,对于 ViT 模型,图像还需要被分割成一个个小的 Patch,每个 Patch 的大小通常为 16x16 或 32x32。这些 Patch 会被展开成一个序列,作为 ViT 模型的输入。因此,ViT 的输入是一个大小为 (N, L, C) 的张量,其中 N 表示批大小,L 表示序列长度,C 表示每个 Patch 的特征表示维度。