什么是vision transformer

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是什么

Vision Transformer (ViT) 是一种用于图像分类任务的新型深度学习模型，它采用了类似于自然语言处理中的Transformer模型来处理图像信息。相比于传统的卷积神经网络（CNN）模型，ViT 不需要使用卷积层，而是直接将图像数据看作一个序列，并通过多个 Transformer 块来提取特征。这种方法可以帮助模型更好地处理长距离的关系，从而提高图像分类的准确率。

ViT 模型由 Google Brain 团队在2020年提出，并在多个图像分类任务上取得了优异的表现。该模型的主要优点是可以处理任意大小的图像，并且具有良好的可解释性，因为它可以将注意力集中在不同位置上的特征上。

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Vision Transformer

Vision Transformer 是一种基于 Transformer 模型的计算机视觉算法。它在图像识别任务中表现出了卓越的性能，例如图像分类和目标检测。Vision Transformer 使用多头注意力机制和全卷积网络 (FCN) 对图像进行建模，以捕捉图像的全局特征。它在现代计算机视觉中被广泛应用，并在多个数据集上取得了最先进的结果。