Vision Transformer介绍

Vision Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型。它是由Google Brain团队提出的，旨在解决传统卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据上的局限性。与CNN不同，Vision Transformer不使用卷积层和池化层，而是通过一系列Transformer模块来对图像进行处理。

Vision Transformer的核心思想是将图像视为一组序列化的路径，其中每个路径都由一组特征向量表示。这些路径可以被视为输入序列，然后通过Transformer模块进行处理。每个Transformer模块包括多头自注意力机制（multi-head self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）两个部分。在处理图像时，每个路径对应于一个图像的区域，而每个特征向量则对应于该区域的特征描述。

Vision Transformer的优点在于它可以在不使用卷积神经网络的情况下，实现与当前最先进的CNN模型相同或更好的性能。此外，它还可以处理任意大小的图像，而不需要将它们调整为固定的大小。这使得Vision Transformer成为处理大型高分辨率图像的有力工具。