Vision Transformer组成

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。它将图像分割成一系列的图像块，然后将这些图像块转换为序列数据，再通过Transformer模型进行处理。

ViT主要由以下几个组成部分构成：

1. 输入编码器（Input Encoder）：将输入的图像分割成图像块，并将每个图像块转换为向量表示。通常使用卷积神经网络（CNN）作为输入编码器。

2. 位置编码器（Positional Encoder）：为每个图像块添加位置信息，以便模型能够捕捉到图像中不同位置的特征。常用的位置编码方式包括绝对位置编码和相对位置编码。

3. Transformer编码器（Transformer Encoder）：由多个Transformer模块组成，用于对输入的图像块序列进行特征提取和建模。每个Transformer模块由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

4. 全局池化（Global Pooling）：将Transformer编码器的输出序列进行池化操作，得到整个图像的特征表示。常用的池化方式包括平均池化最大池化。

5. 分类器（Classifier）：将局池化的特征输入到一个全连接层中，最后通过softmax函数进行分类预测。