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。

相关问题

vision transformer与mobile vision transformer相比有哪些不足

根据引用[1]和引用，可以得出以下关于Vision Transformer（ViT）和Mobile Vision Transformer（MoCoViT）的不足之处的信息：

1. 复杂性：Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的架构，它在处理图像数据时需要将图像分割成小的图块，并将它们作为输入序列传递给Transformer模型。这种图像分割和序列化的过程增加了模型的复杂性和计算成本。

2. 计算效率：由于Vision Transformer（ViT）的复杂性，它在移动设备上的计算效率可能较低。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）是为了解决这个问题而提出的，它试图在复杂性和性能之间取得平衡，以设计一种轻量级的Transformer架构。

3. 参数量：Vision Transformer（ViT）通常具有大量的参数，这可能导致在移动设备上的存储和计算资源的限制。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）旨在减少参数量，以适应移动设备的资源限制。

综上所述，相对于Vision Transformer（ViT），Mobile Vision Transformer（MoCoViT）在复杂性、计算效率和参数量方面都有一定的改进，以适应移动设备的需求。

Vision Transformer 是 CNN吗

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。