visiontransformer position

VisionTransformer（VIT）是一种用于图像分类任务的模型。它通过将图像处理成类似文本的token序列并使用Transformer模型进行处理来实现分类。VIT的处理步骤可以分为两部分：Embedding Patch和Transformer。Embedding Patch用于将图像转换为token序列，而Transformer模型则用于对这些token进行进一步的处理和分类。在VIT中，没有Decoder部分，只有Encoder部分。

值得学习的两个关键点是：
1. Embedding Patch：这个步骤将图像划分为小块，并将每个块转换为一个token。通过这种方式，将图像的信息转化为文本模型可以理解的形式。
2. 多头注意力模块：这个模块在Transformer中起到重要作用。它能够同时关注输入序列中的不同位置，并且能够学习不同位置之间的依赖关系。

通过将图像转换成token序列并使用Transformer模型进行分类，VIT实现了对图像的处理和理解，从而实现了图像分类任务。