vision transformer变体

对于Vision Transformer的变体，以下几个是比较常见的：

1. ViT (Vision Transformer)：这是最早的Vision Transformer模型，它将图像切分为固定大小的图块，并通过自注意力机制来捕捉图像中的全局信息。

2. DeiT (Data-efficient Image Transformers)：这个模型是为了提高Vision Transformer在小规模数据上的效果而设计的。它引入了一种叫做Distillation Token的方法，通过在教师模型和学生模型之间进行知识蒸馏来提升性能。

3. T2T-ViT (Tokens-to-Token ViT)：这个模型利用了Tokens-to-Token编码方法，它将输入图像切分为小的局部图块，然后通过卷积操作将它们编码为特征向量序列，最后输入到Transformer中进行处理。

4. CaiT (CrossViT)：这个模型引入了跨视觉和语言Transformer编码器，可以在图像和文本之间进行跨模态的交互。它通过并行处理图像和文本序列来捕捉多模态信息。

这些变体都是对原始的Vision Transformer模型进行了改进和扩展，以提高在视觉任务上的性能或应用范围。