transformer中patch的划分方式

在transformer模型中，patch的划分方式通常有以下两种：

1. 均匀划分

在均匀划分中，输入图像被均匀地分成多个patch，每个patch都包含相同数量的像素。这种方式通常用于处理输入图像的大小与patch大小不匹配的情况。在这种情况下，我们可以使用重叠的方式将多个patch组合起来，以便覆盖整个输入图像。

2. 自适应划分

在自适应划分中，输入图像被分成大小不同的patch，以便更好地捕捉输入图像中的特征。这种方式通常用于处理输入图像的大小与patch大小匹配的情况。在这种情况下，我们可以根据输入图像的内容和结构自动调整patch的大小和形状。这种方式通常可以提高模型的性能，并减少计算成本。