VIT工作原理结构图

VIT（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。它的工作原理可以通过以下结构图来介绍：

1. 输入图像：VIT的输入是一个二维图像，通常是一个固定大小的矩形图像。

2. Patch Embedding：输入图像首先被分割成一系列的小块，称为patches。每个patch被展平并通过一个全连接层进行嵌入，得到一个固定长度的向量表示。

3. Positional Encoding：为了保留图像中的位置信息，每个patch的嵌入向量会与一个位置编码向量相加，以表示其在原始图像中的位置。

4. Transformer Encoder：经过位置编码后的嵌入向量被输入到Transformer Encoder中。Transformer Encoder由多个相同的Transformer模块组成，每个模块包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

5. Classification Head：Transformer Encoder的输出被送入一个全连接层进行分类。通常使用softmax函数将输出转化为类别概率。

6. 输出预测：最终，模型会根据分类头的输出预测输入图像的类别。