Patch+Position Embedding的作用

Patch+Position Embedding是一种常用的图像处理技术，它主要的作用是将图像分成小的块(patch)，并对每个块进行特征提取和编码，然后将这些特征向量与位置信息进行组合，生成一个表示整个图像的向量序列。这个向量序列可以用于训练神经网络，如Transformer，用于图像分类、目标检测等任务。

Patch+Position Embedding主要有两个作用：

1. 通过将图像切分成小的块，可以保留更多的图像细节，提高模型的准确性。

2. 通过加入位置编码，可以为模型提供图像中每个块的位置信息，从而帮助模型更好地理解图像的空间结构，提高模型的泛化能力。