pytorch_pretrained_vit

pytorch_pretrained_vit 是 PyTorch 所提供的预训练视觉 Transformer（Vision Transformer, ViT）模型。ViT 模型是 Google Brain 团队在 2021 年提出的一种基于 Transformer 的神经网络，用于图像分类和其他图像相关任务。该模型的核心思想是将图像数据拆分成一组小的图像块，然后将这些小块按顺序展开成一个序列。随后，通过 Transformer 的编码器模块学习序列内的特征，并在最后加上一个全局池化层作为分类器。

pytorch_pretrained_vit 对 ViT 模型进行了预训练，使得模型具有先验的能力，在面对相似的任务时表现更好。目前已经有多个不同大小的 ViT 模型在 pytorch_pretrained_vit 中提供，同时还提供了从其他数据集转移学习到 ImageNet 数据集的预训练模型。用户可以通过 pytorch_pretrained_vit 对这些已经预训练好的模型进行 fine-tuning，以适应自己的任务。

与其他基于卷积神经网络的图像分类算法相比，ViT 模型的表现更加优越，这归功于其全局建模能力。通过展开图像块并学习它们之间的交互关系，ViT 模型可以更好地建模图像中的高层次结构，如物体的组成和位置等。同时，ViT 模型还具有更少的参数，同时能够匹配最新的 CNN 模型的表现。

总的来说，pytorch_pretrained_vit 为图像相关任务提供了先进的预训练模型，这些模型在各种任务上表现都非常出色。对于需要处理大规模图像数据集并且需要更好的全局建模能力的任务来说，ViT 模型是一个非常有用的选择。