vision transformer网络结构
时间: 2023-08-31 07:10:07 浏览: 51
vision transformer网络结构是一种使用transformer编码器结构来处理视觉任务的网络模型。它的目标是将图像分割为不同的窗口,并将每个窗口的特征作为输入传递给transformer编码器。这样做的好处是,它允许模型学习到图像中的局部和全局特征,并能够捕捉到不同窗口之间的交互关系。具体来说,vision transformer将整个图像分为多个大小不同的窗口,每个窗口通过自注意力机制进行特征提取,然后将这些窗口的特征进行融合和整合。与传统的卷积神经网络不同,vision transformer不依赖于卷积操作,而是完全基于自注意力机制来处理图像。这使得它能够在处理图像时更好地捕捉到全局信息,并且在一些视觉任务上取得了较好的性能。这种网络结构的一个重要应用是图像分类任务,它可以通过将图像切分为窗口并使用transformer编码器来学习到图像的特征表示。此外,vision transformer还可以用于其他视觉任务,如目标检测、图像分割等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于pytorch、pyqt5搭建使用MLP、SVM、Transformer的辅助诊断程序(有界面)](https://download.csdn.net/download/weixin_46523923/64839375)[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* *3* [计算机视觉算法——Vision Transformer / Swin Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/123773822)[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%"]
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