Transformer分类任务

Transformer分类任务是指使用Transformer模型进行图像分类的任务。Transformer模型已经成为自然语言处理领域的主流模型，并在最近几年开始在计算机视觉领域得到应用。传统的卷积神经网络在视觉任务中表现出色，但Transformer模型的引入为图像分类带来了新的思路和改进。通过将图像切割成一个个图像块并将其序列化，Transformer模型可以对图像进行分类。这种方法在对大量数据进行预训练后，在多个中型或小型图像识别数据集上取得了出色的结果，并且所需的计算资源也大大减少。Vision Transformer(ViT)是一种用于分类任务的改进Transformer模型，通过在原始Transformer模型上进行适当的修改和调整，使其适用于图像分类任务。ViT的结构可以参考相关文献，如《Vision Transformers for Remote Sensing Image Classification》。在实际应用中，可以使用Keras等深度学习框架来实现Transformer模型进行图像分类任务。例如，可以使用Keras的layers模块导入模型，使用tensorflow_addons进行一些加速操作，然后通过对数据集进行训练和验证，来评估模型的性能和效果。详细的实现方法可以参考相关的代码和文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Keras构建用于分类任务的Transformer（Vision Transformer/VIT）](https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/119963986)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [使用transformer进行图像分类](https://blog.csdn.net/weixin_40920183/article/details/119723356)[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: 33.333333333333336%"]
- *4* [Swin Transformer实战：timm中的 Swin Transformer实现图像分类（多GPU）。](https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/81895764)[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: 33.333333333333336%"]
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