vision transformer 介绍

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。传统的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上表现出色，但其局限性在于对图像的局部结构进行建模，而忽视了全局上下文信息。相比之下，Transformer模型在自然语言处理任务中取得了巨大成功，能够捕捉到长距离的依赖关系。因此，将Transformer模型应用于图像分类任务，可以帮助模型更好地理解图像的全局结构。

Vision Transformer模型的核心思想是将图像划分为一系列的图像块（patches），然后将这些图像块转换为序列数据，再输入到Transformer模型中进行处理。具体来说，ViT首先将输入图像分割为固定大小的图像块，然后将每个图像块展平为一个向量。这些向量作为输入序列，经过一层线性变换后，被输入到Transformer编码器中。Transformer编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，用于学习图像序列中的特征表示。最后，通过一个全连接层将Transformer编码器的输出映射到类别概率分布，从而实现图像分类。

Vision Transformer的训练通常分为两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，模型使用大规模的无标签图像数据进行训练，通过自监督学习任务（如图像重构或图像分类）来学习图像的特征表示。在微调阶段，使用有标签的图像数据对模型进行进一步的训练，以适应特定的图像分类任务。

总结来说，Vision Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，通过将图像划分为图像块并应用Transformer模型来捕捉图像的全局结构。它通过预训练和微调两个阶段来学习图像的特征表示，并在图像分类任务中取得了很好的性能。