vison transformer 和transformer 图像分类区别

Vision Transformer（ViT）和Transformer在图像分类任务中的区别主要在于它们的输入和输出。

Transformer通常被用于自然语言处理的任务，输入是一段文本序列，而输出是一个单一的标签或者是一个序列，比如机器翻译的输出就是一个翻译后的句子序列。

ViT则是用Transformers的思想来处理图像数据的一种方法。ViT的输入是一个图像，经过一些预处理后被拆分成一组小的图像块，这些图像块被展平并转换成向量，然后以序列的形式输入到Transformer中进行处理。ViT最终的输出是一个单一的标签，表示输入图像的类别。

因此，ViT和Transformer在输入和输出方面的差异是它们在不同任务中的应用所决定的。ViT是专门为图像分类任务设计的，而Transformer则更适合自然语言处理任务。

相关问题

vision transformer是如何对图像进行分类

Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它的主要思想是将图像分割成一组固定大小的补丁，并将每个补丁作为序列输入到Transformer模型中进行处理。

具体来说，首先将输入图像分成一组大小相同的小块，然后将这些小块通过一个线性变换映射为一个较低维度的向量表示，这些向量被输入到Transformer编码器中进行处理。在Transformer编码器中，每个补丁都被视为一个序列元素，并且每个元素都被处理为一个可变长度的向量表示。在经过多层Transformer编码器之后，最后一个编码器输出的向量可以被视为输入图像的表示，可以将其输入到一个线性分类器中进行分类。

Vision Transformer模型的训练过程使用了标准的监督学习方法，即通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数。在训练过程中，模型将学习将不同的图像补丁表示映射到正确的类别标签上。

vision Transformer的图像分类

Vision Transformer是一种基于Transformer结构的模型，用于图像分类任务。它的核心思想是将图像划分为一系列的图块，然后将每个图块的特征表示作为Transformer的输入。由于Transformer可以自适应不同长度的序列输入，因此可以对每个图块进行编码和聚合，以生成整个图像的特征表示。

具体来说，Vision Transformer将输入图像分为一系列的非重叠的图块，并将每个图块视为一个序列，然后通过一系列的Transformer编码器对每个图块进行编码。每个编码器由多头自注意力机制和全连接前馈网络组成，用于提取每个图块的特征表示，并将这些特征表示进行聚合，以生成整个图像的特征表示。最后，将这个特征表示传递给一个分类层，以预测图像的标签。

Vision Transformer已经在多个图像分类任务上取得了优秀的结果，包括ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100等数据集。