vison transformer 模型
时间: 2023-09-18 19:07:53 浏览: 45
Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 模型的图像分类模型,它是 Google 在 2020 年提出的。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,ViT 使用了自注意力机制(self-attention mechanism)来捕捉图像中的关键信息,从而实现了更好的分类效果。
ViT 模型的基本结构包括多个 Transformer 编码器层和一个分类头层。在输入图像之前,ViT 将图像分割成一系列的图像块(patches),并将这些图像块展平成一维向量,并加上位置编码向量。然后,这些向量将被输入到 Transformer 编码器层中进行处理。最后,分类头层将最终的编码向量映射到类别概率分布上。
与 CNN 相比,ViT 模型的优势在于它能够更好地处理长距离依赖关系,以及具有更好的可解释性和可迁移性。但是,ViT 模型的训练成本和计算资源消耗较大,因此在实际应用中需要进行权衡。
相关问题
Vision Transformer模型
好的,你的问题是关于Vision Transformer模型。Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型,在2020年由Google提出。与传统的卷积神经网络不同,Vision Transformer使用多头自注意力机制来学习图像中的特征,可以更好地处理图像中的全局信息和长程依赖关系,同时减少了模型中的参数数量。Vision Transformer模型已经在多个图像分类比赛中取得了优异的成绩。
vision transformer模型
Vision Transformer模型是一种将Transformer模型架构应用于计算机视觉领域的模型。与传统的卷积神经网络(CNN)相比,Vision Transformer模型使用注意力机制代替了卷积操作,从而能够综合考虑全局的特征信息。Vision Transformer模型的训练过程相对较慢,耗费较多的硬件资源和时间。