Vision Transformer的意义

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。传统上，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中表现优异，而Transformer主要用于处理序列数据，如自然语言处理。然而，ViT的出现证明了Transformer在处理图像任务上的潜力。

ViT的意义在于：
1. 消除了传统卷积神经网络中的卷积层和池化层，完全采用了Transformer模型的自注意力机制。这使得ViT能够对图像进行全局信息的建模和学习，不再受限于局部感受野。
2. ViT通过将图像分割成固定大小的图块，并将这些图块转换为序列数据输入Transformer中，从而提供了对图像中每个图块的上下文信息的建模。
3. ViT通过多头自注意力机制和前馈神经网络层，学习到了图像中不同位置之间的依赖关系和特征表示。
4. ViT还引入了预训练的方式，使用大规模数据集进行预训练，然后进行微调，从而提高了模型在特定视觉任务上的性能。