transformer和vision transformer联系大吗

Transformer和Vision Transformer是有联系的。Vision Transformer是基于Transformer模型的一种应用，专门用于图像识别任务。在传统的Transformer模型中，输入是序列数据，例如自然语言文本；而在Vision Transformer中，输入是图像数据。通过使用Transformer的编码器结构，Vision Transformer能够将图像数据转化为对应的特征表示，从而实现图像分类、目标检测等任务。

相关问题

swin transformer和vision transformer

Swin Transformer和Vision Transformer都是基于Transformer架构的图像识别模型。

Swin Transformer是2021年发表的论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》中提出的一种新型的图像识别模型。它引入了一种称为"shifted windows"的机制，通过将图像分割成不同的窗口，并在窗口之间引入位移操作，从而实现了对图像的多尺度建模。这种机制使得Swin Transformer能够在处理大尺寸图像时保持较低的计算和内存开销，并且在多个图像识别任务上取得了优秀的性能。

Vision Transformer是2020年发表的论文《An Image Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition as Scale》中提出的一种基于Transformer的图像识别模型。它将图像分割成固定大小的图像块，并将每个图像块作为输入序列传递给Transformer模型。通过引入位置嵌入和图像块的嵌入，Vision Transformer能够对图像进行全局建模，并在多个图像识别任务上取得了与传统卷积神经网络相媲美的性能。

这两种模型都是基于Transformer的图像识别模型，但在具体的网络结构和机制上有所不同。Swin Transformer通过引入"shifted windows"机制实现了多尺度建模，而Vision Transformer则通过将图像分割成图像块并引入位置嵌入实现了全局建模。

swim transformer和 vision transformer 区别

Swim Transformer和Vision Transformer是两种不同的Transformer模型在图像处理领域的应用。

Swim Transformer是一种基于Transformer的方法，用于对图像进行密集预测。它通过将图像划分成小的块，并对每个块进行独立的处理来实现对整个图像的预测。Swim Transformer在处理图像时，可以在像素级别上进行操作，因此适用于一些需要对图像进行细粒度处理的任务，比如图像修复、超分辨率等。

Vision Transformer（ViT）则是一种用于图像分类任务的Transformer模型。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT将输入的图像划分为一系列的图像块，并将这些块作为序列输入到Transformer中。通过自注意力机制和全连接层，ViT能够学习到图像中不同位置之间的关系，从而实现对图像的分类。

总结来说，Swim Transformer适用于对图像进行密集预测的任务，而Vision Transformer主要用于图像分类任务。它们在处理图像时采用了不同的策略和网络结构。