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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

vision transformer

Vision Transformer是一种基于Transformer模型的视觉处理方法。它将图像分割成一系列的图像块，然后通过Transformer编码器来对这些图像块进行处理。每个图像块都会被转换成一个向量表示，并且通过自注意力机制来捕捉图像内部的关系和上下文信息。这种方法在计算机视觉领域的任务中取得了很好的效果，如图像分类、目标检测和图像生成等。Vision Transformer的优势在于它能够从原始像素级别上学习到图像的全局语义信息，而不依赖于传统的手工设计的特征提取器。引用<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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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。