vision transformer中的token是指什么
时间: 2023-11-24 20:08:28 浏览: 46
Vision Transformer中的token是指输入图像被分解为一个个小块,每个小块都被视为一个token。这些tokens被送入Transformer模型中进行处理,以便在图像上执行任务。这种方法被称为Patch-based方法,它将图像划分为固定大小的块,然后将每个块视为一个token,以便在Transformer中进行处理。这种方法已被证明在图像分类、目标检测和分割等任务中非常有效。
相关问题
vision transformer的class token的作用是什么
Vision Transformer (ViT) 是一种使用自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的深度神经网络模型,用于图像分类任务。在 ViT 模型中,Class Token 是一个额外的向量,它被添加到图像的嵌入表示中,然后传递给 Transformer 中的最后一个注意力层。Class Token 的作用是为模型提供一个全局信息的汇总,它捕获了整个图像的语义信息,这有助于模型更好地理解整个图像,并更准确地分类图像。因此,Class Token 是在 ViT 模型中非常重要的组成部分之一。
swin transformer中的token
在Swin Transformer中,token是指图像中的小块,类似于Vision Transformer中的patch。每个token代表图像中特定位置的信息,这个位置的尺寸是固定的,并且在不同层的Transformer block中保持相同的尺寸。 Swin Transformer通过这些token来进行全局的自注意力操作,并利用层次化构建方法来处理多尺寸特征信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Swin-transformer详解](https://blog.csdn.net/BXD1314/article/details/129659124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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