vision transformer的中文名是啥

Vision Transformer 的中文名为“视觉转换器”，简称ViT。它是一种基于Transformer结构的深度学习模型，用于图像分类和目标检测等计算机视觉任务。ViT模型通过将图像分解成一系列的小块，然后将这些小块转换为序列数据，再通过Transformer结构进行处理，最终得到图像的表示。相比传统的卷积神经网络，ViT模型具有更好的可解释性和泛化性能。

相关问题

Vision Transformer中文名

Vision Transformer的中文名为视觉转换器。它是一种基Transformer架构的图像分类模型，通过将图像分割成小的图块，并使用自注意力机制来捕捉图块之间的关系，从而实现对图像的理解和分类。Vision Transformer在计算机视觉领域取得了很好的效果，并且在一些图像分类任务上超过了传统的卷积神经网络模型。

vision transformer 和transformer有啥区别

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT将图像分割成一系列的图像块（patches），然后将这些图像块转换为序列输入，再通过Transformer模型进行处理。

相比之下，传统的Transformer模型主要应用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成等。Transformer模型通过自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的上下文关系，并通过多层的编码器和解码器进行信息传递和转换。

因此，ViT和传统的Transformer在输入数据的形式上有所不同。ViT将图像转换为序列输入，而传统的Transformer则处理文本序列。此外，ViT还引入了一些针对图像特征的改进，如位置编码和图像块嵌入等。