vision transformemr

视觉Transformer（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构用于图像处理的模型。它是由OpenAI在2020年提出的，旨在将Transformer的成功应用于计算机视觉任务。

传统的计算机视觉模型，如卷积神经网络（CNN），在处理图像时通常依赖于局部操作和空间不变性，这在一定程度上限制了它们的表示能力。而Transformer模型则通过引入自注意力机制，使得模型能够在全局范围内捕获图像中的上下文关系。

视觉Transformer将输入的图像分割成一组小的图像块，然后将每个图像块展平并映射为向量。这些向量经过一系列的Transformer编码器层进行处理，得到最终的表示。在训练过程中，视觉Transformer可以通过监督学习来进行端到端的训练。

视觉Transformer在一些计算机视觉任务中取得了出色的性能，例如图像分类、目标检测和图像分割等。它提供了一种新颖的思路，使得我们可以在图像处理中采用统一的Transformer框架，从而推动了计算机视觉领域的研究和发展。