vision transformer模型流程详细介绍

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉模型，它将图像分割为一组固定大小的块，并将每个块视为序列元素，以便将其输入到Transformer编码器中。下面是ViT模型的详细流程介绍：

1. 输入图像的预处理：将输入图像分为固定大小的块，每个块都是一个向量，这些向量被展平为一维，形成一个序列。

2. 嵌入层：将每个序列元素通过嵌入层转换为d维的向量表示，其中d是嵌入维度。

3. 位置编码：为了使模型能够感知序列元素之间的位置关系，ViT使用位置编码对序列中的每个元素进行编码。位置编码是一个向量，其大小与嵌入维度相同，其中每个元素的值由其位置和维度计算得出。

4. Transformer编码器：ViT使用多层Transformer编码器来学习序列元素之间的关系。每个编码器由多头自注意力层和前馈神经网络层组成，其中自注意力层可以帮助模型学习序列元素之间的长程依赖关系，前馈神经网络层可以对每个元素进行非线性变换。

5. Pooling层：在经过多个Transformer编码器后，ViT使用一个全局平均池化层来将序列元素的表示压缩成一个向量，该向量被认为是整个图像的表示。

6. 分类层：最后，通过一个具有softmax激活函数的线性层对全局平均池化层的输出进行分类，该层的输出是每个类别的概率分布。

总之，ViT通过将图像分为一组固定大小的块，并将每个块视为序列元素，然后使用Transformer编码器来学习序列元素之间的关系，从而实现了对图像的分类任务。