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Vision Transformer是一种使用Transformer模型进行图像分类和视觉任务的方法。它将图像分割成小的图块，然后将这些图块转化为序列输入到Transformer模型中。通过自注意力机制，模型可以学习到图像中的全局关系和局部特征来实现图像分类。

Vision Transformer在计算机视觉领域已经取得了很多成功的应用。它在一些图像分类任务中的性能与传统的卷积神经网络相当甚至更好。与传统的卷积神经网络相比，Vision Transformer具有更少的参数和更好的可扩展性。此外，Vision Transformer还可以应用于其他视觉任务，如物体检测、图像生成等。

相关问题

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视觉变换器（Vision Transformer，ViT）是一种新兴的深度学习模型，用于图像分类和视觉任务。它是由Google Brain开发的，并于2020年在ICLR会议上发表。与以往的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）不同，ViT使用注意力机制来捕获图像中的空间关系，避免了CNN中使用卷积层进行特征提取的问题。

ViT通过将输入图像分割成固定数量的图像块，然后转换为向量序列，并使用transformer编码器来对其进行编码。对于每个图像块，ViT会将其转化为向量，然后使用多头自注意力机制和全连接层来深入处理和拟合。通过多层编码器，ViT可以捕获图像中不同物体的空间关系和层次结构，并生成一个可用于分类或其他视觉任务的向量表示。

ViT已经在多个图像分类任务中实现了与或优于CNN的结果，包括ImageNet和CIFAR-100。它还可以用于其他视觉任务，如物体检测和图像生成。ViT的优点包括全局信息的有效处理，参数效率高，易解释性强等。尽管ViT还不是所有视觉任务的最佳选择，但它是未来深度学习研究的一个有趣方向。

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。