vit transformer

VIT（Vision Transformer）是一种用于计算机视觉任务的Transformer模型。它在图像处理中引入了Transformer架构，将图像划分为一系列的图像块或图像路径，然后将这些图像块作为输入传递给Transformer模型。

VIT模型首先将图像块通过一个线性投影层映射到一维向量序列，然后将这些向量序列作为输入传递给Transformer编码器。Transformer编码器通过自注意力机制和前馈神经网络层来对输入的向量序列进行建模和处理。最后，通过全局平均池化或其他池化方法，将编码器的输出转换为定长的特征表示，用于后续的分类或回归任务。

VIT模型通过引入Transformer的能力，使得在计算机视觉任务中可以更好地捕捉到图像的全局上下文信息，并且在一些图像分类、目标检测和分割等任务中取得了很好的性能。