什么是vision transformer
时间: 2023-11-18 14:55:24 浏览: 38
Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer的图像分类模型,它将一张图像切割成一些固定尺寸的图像块,线性将它们嵌入,添加位置嵌入,然后将产生的向量序列输入到标准的Transformer encoder中。为了执行识别任务,ViT添加了一个额外可学习的识别令牌到序列中。ViT的模型设计受到了NLP中Transformer的启发,通过将一个图像切成块,然后将这些块线性嵌入的序列作为Transformer的输入,实现了在图像识别上以监督的方式来训练ViT模型。ViT的优点在于可扩展的NLP Transformer结构和其高效的实现,几乎开箱即用。
相关问题
vision transformer 的输入是什么
Vision Transformer (ViT) 的输入是一张图像,通常是 224x224 或 384x384 大小的 RGB 图像。在输入前,图像需要经过常规的预处理,如归一化、缩放和裁剪等。此外,对于 ViT 模型,图像还需要被分割成一个个小的 Patch,每个 Patch 的大小通常为 16x16 或 32x32。这些 Patch 会被展开成一个序列,作为 ViT 模型的输入。因此,ViT 的输入是一个大小为 (N, L, C) 的张量,其中 N 表示批大小,L 表示序列长度,C 表示每个 Patch 的特征表示维度。
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。