常见的Vision Transformer模型有哪些

常见的Vision Transformer模型包括：

1. ViT (Vision Transformer)
2. DeiT (Data-efficient Image Transformer)
3. PVT (Pyramid Vision Transformer)
4. TNT (Transformer in Transformer)
5. CaiT (Cross-Attention Image Transformer)
6. Swin Transformer (Swin Transformer for Image Recognition)

以上是常见的Vision Transformer模型，希望能对您有所帮助。

相关问题

Vision Transformer模型有哪些

目前，Vision Transformer模型主要有以下几个版本：

1. ViT-Base：是最初由Google提出的版本，使用了12个Transformer编码器层，共有857万个参数。

2. ViT-Large：是在ViT-Base的基础上增加了更多的Transformer编码器层，共使用24个编码器层，共有3.5亿个参数。

3. ViT-Huge：是在ViT-Large的基础上又增加了更多的Transformer编码器层，共使用32个编码器层，共有6.5亿个参数。

4. DeiT：是在ViT模型基础上，使用了更多的数据和数据增强技术进行训练得到的模型，具有更好的表现。

除此之外，还有一些基于ViT的变种模型，例如PVT、TNT等，它们在ViT的基础上进行了一些改进，取得了更好的表现。

Vision Transformer模型

好的，你的问题是关于Vision Transformer模型。Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，在2020年由Google提出。与传统的卷积神经网络不同，Vision Transformer使用多头自注意力机制来学习图像中的特征，可以更好地处理图像中的全局信息和长程依赖关系，同时减少了模型中的参数数量。Vision Transformer模型已经在多个图像分类比赛中取得了优异的成绩。