详解vision transformer (vit)

Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer的模型，用于处理计算机视觉任务。这个模型的灵感来自于自然语言处理领域的Transformer模型。ViT将图像的像素转换为序列数据，然后使用Transformer编码器来学习图像的特征表示。

ViT的关键思想是将图像分割为固定大小的图块，并将这些图块重新排列成一维序列。然后，ViT使用一个嵌入层将每个图块映射到一个更高维度的向量表示。这些向量表示被输入到Transformer编码器中进行特征提取和建模。

在ViT中，位置信息的嵌入也是非常重要的。因为Transformer模型不具备对位置信息的直接感知能力，所以需要通过位置嵌入来提供图像中每个图块的位置信息。这样，Transformer编码器就能够在处理图像时保持空间结构的关联性。

通过将图像像素分割为图块，并使用Transformer编码器进行特征提取和建模，ViT能够捕捉到图像中的全局信息和局部上下文，从而在计算机视觉任务中取得了很好的表现。

如果你想深入了解ViT的细节和原理，可以参考引用中关于ViT的论文和引用中关于Transformer编码器结构的详细解析。另外，引用中的文章也提供了关于Transformer位置嵌入的解读，可以进一步增进你对ViT的理解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习】详解 Vision Transformer (ViT)](https://blog.csdn.net/qq_39478403/article/details/118704747)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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