vison transformer 模型

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。