Vision Transformer 创新点

Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的创新深度学习模型，它在计算机视觉领域引起了广泛的关注。ViT的主要创新点包括：

1. **序列化输入**：传统卷积神经网络(CNN)通常处理固定大小的局部图像区域，而ViT将整个图片分割成多个小的平铺图块（tokens），然后按照顺序排列成一维输入，就像自然语言文本一样处理。

2. **自注意力机制**：ViT采用了Transformer的核心组件——自注意力层，这使得模型能够全局地理解和捕捉图像中的依赖关系，而不仅仅是邻域信息。

3. **去中心化设计**：ViT消除了对位置编码的依赖，因为Transformer可以学到每个token的位置信息，这种设计简化了模型结构。

4. **端到端训练**：ViT可以直接从头开始进行像素级别的预测，不需要预先通过卷积等步骤提取特征，使得训练过程更加高效。

5. **并行计算友好**：由于Transformer的并行计算能力，ViT可以在GPU上快速处理大量数据，提升了训练速度。