transformer图像二分类

Transformer图像二分类是指使用Transformer模型来进行图像分类任务。其中，ViT（Vision Transformer）是将Transformer引入到视觉领域的第一篇成功尝试的论文。在ViT的结构中，将图像分割成非重叠的patch，并将这些patch进行编码表示。然后通过Transformer的自注意力计算，对这些patch进行特征提取和组合。这样，就可以将图像转换为用Transformer进行处理的序列数据。ViT通过这种方式将图像转换为一系列的单词，并使用Transformer进行进一步的分类任务。

然而，ViT的非重叠Patch Embedding做法过于粗糙，没有充分提取Patch内部的局部自注意力信息。为了解决这个问题，一些研究者在ViT中嵌入了内层Transformer，同时进行Patch间的自注意力计算和Patch内部的自注意力计算。这样，就可以更好地提取图像中不同尺度和位置的物体特征。通过这种改进，可以提高Transformer在图像分类任务中的性能。

总结起来，transformer图像二分类是通过使用Transformer模型，特别是ViT，来将图像转换为序列数据并进行分类。同时，通过改进ViT的非重叠Patch Embedding过程，可以更好地提取图像中的特征信息，从而提高分类性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-based](https://blog.csdn.net/qq_39967751/article/details/125021505)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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