我看别人是这么解释vit的工作原理的，但是我看不懂，你再向我解释一下：1.图片切分为patch 2. patch转化为embedding 3.位置embedding和tokens.embedding相加4.输入到TRM模型 5.CLS输出做多分类任务

好的，我可以再简单解释一下。

ViT的工作原理如下：

1. 将输入的图像切分成若干个大小相同的小块，这些小块被称为patches。

2. 对每个小块进行特征提取，得到一个向量，这个向量被称为patch embedding。

3. 除了对每个patch进行特征提取外，还会对每个patch的位置进行编码，得到一个位置向量，这个向量也被称为position embedding。而对于每个patch的特征向量，也需要进行编码，得到一个token embedding。最后将位置向量和token embedding相加，得到一个完整的向量。

4. 将这些向量输入到Transformer Encoder中，进行特征提取和信息传递。在Transformer Encoder中，每个向量都将与其他向量进行交互（通过self-attention机制），从而得到整个图像的特征表示。

5. 最后，将最后一个向量（CLS Token）输入到一个全连接层中进行分类，得到图像的类别。

总之，ViT将图像切分成小块，然后通过Transformer Encoder对这些小块进行编码和交互，最后使用全连接层进行分类。这种方式可以有效地处理图像分类任务，同时也可以适应不同尺寸的输入图像。

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VIT工作原理结构图

VIT（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。它的工作原理可以通过以下结构图来介绍：

1. 输入图像：VIT的输入是一个二维图像，通常是一个固定大小的矩形图像。

2. Patch Embedding：输入图像首先被分割成一系列的小块，称为patches。每个patch被展平并通过一个全连接层进行嵌入，得到一个固定长度的向量表示。

3. Positional Encoding：为了保留图像中的位置信息，每个patch的嵌入向量会与一个位置编码向量相加，以表示其在原始图像中的位置。

4. Transformer Encoder：经过位置编码后的嵌入向量被输入到Transformer Encoder中。Transformer Encoder由多个相同的Transformer模块组成，每个模块包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

5. Classification Head：Transformer Encoder的输出被送入一个全连接层进行分类。通常使用softmax函数将输出转化为类别概率。

6. 输出预测：最终，模型会根据分类头的输出预测输入图像的类别。

向我介绍Vision 'Transformer (ViT)的原理与工作流程

Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer的卷积神经网络，它通过将图像分割成一系列的图像块，然后将这些图像块转换成一系列的向量，最后使用Transformer对这些向量进行处理，从而实现图像分类的任务。

ViT的工作流程可以分为以下几个步骤：

1.输入图像被分割成一系列的图像块。这些图像块可以是重叠的或非重叠的，具体取决于使用的分割策略。

2.每个图像块都被送入一个预训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），从而将其转换成一个向量。这个CNN可以是任何预训练的图像分类网络，如ResNet、VGG等。

3.这些向量被串联起来，形成一个矩阵。这个矩阵被送入一个Transformer模型中进行处理。Transformer模型使用自注意力机制来捕捉向量之间的关系，并在多个Transformer block之间传递信息。

4.最后一个Transformer block的输出向量被送入一个全连接层进行分类，从而得到输入图像的类别。

总体来说，ViT使用Transformer作为图像分类任务的主要架构，通过将图像分割成块并将这些块转换成向量，使得Transformer可以处理图像数据。这种方法相对于传统的卷积神经网络，可以更好地处理大尺寸的图像，同时也可以更好地处理不同大小的输入图像。