以vit 为基础 更快的transformer

您好！基于ViT（Vision Transformer）的更快的Transformer模型有一些改进的方法。以下是其中一些常见的方法：

1. DeiT（Data-efficient Image Transformers）：DeiT是一种使用更少的数据进行训练的Transformer模型。它引入了Distillation技术，通过从更大的模型中学习知识来提高小模型的性能。这种方法可以在减少计算资源消耗的同时，保持较高的性能。

2. TNT（Transformer in Transformer）：TNT是另一种基于ViT的改进模型，它使用了Transformer块内部的Transformer结构。这种方法可以提高模型的表达能力，并在一些图像分类任务上取得了较好的性能。

3. Linformer：Linformer是另一种改进Transformer速度的方法，它通过将自注意力机制中的矩阵乘法替换为线性变换，减少了计算量。Linformer在一些图像分类和语言建模任务上取得了较好的效果。

这些方法都是基于ViT进行改进的，可以在一定程度上提高Transformer模型在图像处理任务中的速度和效率。希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

Vit transformer

Vit transformer是一种基于Transformer架构的视觉模型，它被称为Vision Transformer。Vision Transformer将图像分割成小的图块（patches），并将每个图块作为Transformer的输入。这样可以在不依赖传统的卷积神经网络结构的情况下，实现对图像特征的提取和处理。

引用中提到了两种与Vit transformer相关的技术：DeiT和Mobile-Transformer。DeiT是一种用于图像分类的Transformer模型，它在计算效率和模型表现之间取得了平衡。Mobile-Transformer则是一种针对移动设备的轻量级Transformer模型。

引用中提到了Transformer的一个特点，即它能够提取全局特征。通过多个Transformer的组合，可以实现更大的感受野，从而捕捉到更多的上下文信息。

关于Vit transformer的具体实验效果和性能表现，引用中提到了TNT（Transformer in Transformer）模型的实验结果。这个模型在分类任务中取得了良好的效果。

总的来说，Vit transformer是一种基于Transformer的视觉模型，它在图像分类任务中具有一定的优势，并且可以通过增加Transformer的数量来增大感受野，提取更全局的特征。同时，还有一些相关的技术可以进一步改进Vit transformer的性能和计算效率。

vit transformer

VIT（Vision Transformer）是一种用于计算机视觉任务的Transformer模型。它在图像处理中引入了Transformer架构，将图像划分为一系列的图像块或图像路径，然后将这些图像块作为输入传递给Transformer模型。

VIT模型首先将图像块通过一个线性投影层映射到一维向量序列，然后将这些向量序列作为输入传递给Transformer编码器。Transformer编码器通过自注意力机制和前馈神经网络层来对输入的向量序列进行建模和处理。最后，通过全局平均池化或其他池化方法，将编码器的输出转换为定长的特征表示，用于后续的分类或回归任务。

VIT模型通过引入Transformer的能力，使得在计算机视觉任务中可以更好地捕捉到图像的全局上下文信息，并且在一些图像分类、目标检测和分割等任务中取得了很好的性能。