vision in transformer
时间: 2023-10-02 21:08:14 浏览: 35
Vision in Transformer (ViT)是一种基于Transformer的图像处理模型。它将输入的图像分割成多个补丁(patch),然后将这些补丁转换成序列形式,并通过Transformer模型进行编码和处理。ViT在预训练过程中使用了位置嵌入来保留图像中的位置信息,并通过多层的自注意力和MLP块来提取和组合特征。在微调阶段,ViT会移除预训练的预测头,添加一个零初始化的前馈层,并进行微调以适应下游任务。此外,对于更高分辨率的图像输入,ViT通常会保持补丁的大小不变,以获得更大的有效序列长度。
相关问题
Vision Transformer in PyTorch
Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型,它将图像分割成若干个patch,并使用Transformer编码器来学习patch之间的关系,从而实现图像分类任务。在PyTorch中,可以使用torchvision库中的`vision_transformer`模块来实现Vision Transformer模型。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision.models import vision_transformer
model = vision_transformer.ViT(num_classes=10)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
```
在上面的代码中,我们创建了一个具有10个类别的Vision Transformer模型,并将一个大小为1x3x224x224的张量作为输入。模型的输出是一个大小为1x10的张量,表示每个类别的概率。
transformer in vision a survey
"Transformers in Vision: A Survey"是一篇综述文章,讨论了将Transformer模型应用于计算机视觉问题的研究。该文章涵盖了多个方面的内容,包括基本的自注意力机制、自我监督预训练、Transformer模型、双向表示等。在视觉任务中,自注意力机制可以应用于单头注意力机制和多头注意力机制,例如在卷积神经网络架构中使用自注意力机制、作为独立原始的自我注意力,以及使用Transformer进行目标检测、图像分割和生成。这篇综述文章探讨了Transformer模型在计算机视觉问题中的潜力和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformers in Vision: A Survey](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/112288273)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [深度学习-Transformers in Vision: A Survey(视觉任务中的Transformer综述)](https://blog.csdn.net/ssshyeong/article/details/121192976)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]