Visual Transformer

Visual Transformer（ViT）是一种基于Transformer模型的图像分类算法。它将图像分解为固定大小的图像块（也称为patch），并将这些patch序列作为输入传递给Transformer模型进行处理。通过这种方式，ViT能够将图像中的局部信息和全局信息结合起来进行分类任务。相比于传统的卷积神经网络（CNN）结构，ViT在训练所需的计算资源上有更高的效率，并取得了很好的分类性能。

ViT模型的工作原理是通过Transformer Encoder模型实现的。Transformer模型是一种自注意力机制的模型，它可以对序列数据进行建模。在ViT中，图像被分解为patch，并把这些patch序列作为输入序列。每个输入序列的元素（即patch）通过自注意力机制进行特征提取和编码。在经过多个Transformer Encoder层的处理后，最终得到图像的特征表示，可以用于图像分类任务。

ViT是一种在视觉领域的Transformer模型的开创性应用。它的提出为我们理解图像分类任务提供了新的思路，并在大规模图像分类问题上取得了显著的成果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Visual Transformer开端-ViT完整代码](https://download.csdn.net/download/qq_39707285/87405676)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【计算机视觉】Visual Transformer （ViT）模型结构以及原理解析](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/130480240)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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