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关于Vision Transformer (ViT)，最新的进展是在2020年提出的。Vision Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于处理计算机视觉任务。它是将自注意力机制应用于图像领域的一种变体。传统的卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉任务上表现出色，但由于其固定的局部感受野和平移不变性，对长距离依赖关系的建模能力有限。

Vision Transformer 的核心思想是将图像划分为一组固定大小的图块，然后将每个图块表示为向量形式，并将这些向量输入到Transformer模型中。通过自注意力机制，Transformer能够捕捉图像中不同图块之间的关系，并对它们进行全局上下文建模。

最近的研究表明，Vision Transformer 在许多计算机视觉任务上取得了与CNN相媲美甚至超越的结果。这使得Vision Transformer 成为计算机视觉领域的一个热门研究方向。研究人员还在Vision Transformer的架构和训练策略方面进行了改进，以进一步提高其性能和可扩展性。

总之，Vision Transformer 是一种新兴的神经网络架构，它在计算机视觉任务上表现出色，并且目前仍然是一个活跃的研究领域。

相关问题

vision transformer与mobile vision transformer相比有哪些不足

根据引用[1]和引用，可以得出以下关于Vision Transformer（ViT）和Mobile Vision Transformer（MoCoViT）的不足之处的信息：

1. 复杂性：Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的架构，它在处理图像数据时需要将图像分割成小的图块，并将它们作为输入序列传递给Transformer模型。这种图像分割和序列化的过程增加了模型的复杂性和计算成本。

2. 计算效率：由于Vision Transformer（ViT）的复杂性，它在移动设备上的计算效率可能较低。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）是为了解决这个问题而提出的，它试图在复杂性和性能之间取得平衡，以设计一种轻量级的Transformer架构。

3. 参数量：Vision Transformer（ViT）通常具有大量的参数，这可能导致在移动设备上的存储和计算资源的限制。Mobile Vision Transformer（MoCoViT）旨在减少参数量，以适应移动设备的资源限制。

综上所述，相对于Vision Transformer（ViT），Mobile Vision Transformer（MoCoViT）在复杂性、计算效率和参数量方面都有一定的改进，以适应移动设备的需求。

Vision Transformer

Vision Transformer 是一种基于 Transformer 模型的计算机视觉算法。它在图像识别任务中表现出了卓越的性能，例如图像分类和目标检测。Vision Transformer 使用多头注意力机制和全卷积网络 (FCN) 对图像进行建模，以捕捉图像的全局特征。它在现代计算机视觉中被广泛应用，并在多个数据集上取得了最先进的结果。