ViT与MViT这两类transformer模型的区别

ViT (Vision Transformer) 和 MViT (Mobile Vision Transformer) 都是基于 Transformer 的视觉模型，它们之间的主要区别在于以下几个方面：

1. 模型的规模：ViT 是一个较大的模型，适用于像 ImageNet 这样的大规模数据集，而 MViT 则是为移动设备和嵌入式设备设计的小型模型。

2. 输入图像的大小：ViT 要求输入的图像尺寸比较大，例如 224x224 或 384x384，而 MViT 则可以适应较小的输入图像尺寸，例如 32x32 或 224x224。

3. 块的设计：ViT 将图像分成了一个个的图块，每个图块经过一个线性投影后，形成了序列，然后再输入到 Transformer 编码器中。而 MViT 则采用了一种分组卷积的方法，将输入图像分成若干个分组，然后每个分组内部进行卷积操作，以减少模型参数和计算量。

4. 模型结构的设计：MViT 在模型结构的设计上，引入了深度可分离卷积和轻量级注意力机制等技术，以进一步减少模型参数和计算量，并提高模型的效率和精度。

综上所述，ViT 适用于大规模图像分类任务，而 MViT 则适用于移动设备和嵌入式设备等资源受限的场景。

相关问题

vit模型和transformer模型区别

ViT（Vision Transformer）模型和Transformer模型虽然都源自于Transformer架构，但它们的主要应用领域和设计有所不同。

Transformer原本是用于自然语言处理的一种模型，由自注意力机制（Self-Attention）为核心，解决了传统RNNs在处理长序列时效率低下的问题。然而，当Transformer模型被引入到计算机视觉领域时，它被改造成了 Vision Transformer（ViT），将图像分割成固定大小的 patches，并通过线性嵌入技术将其转换为一系列tokens，然后通过Transformer编码器进行特征学习。

区别点主要有以下几点：
1. **输入形式**：Transformer处理的是文本序列，而ViT处理的是图片，先对图片进行像素级的切割和编码。
2. **结构适应**：对于视觉任务，ViT引入了位置编码（Positional Embeddings），因为Transformer最初不考虑顺序信息；而NLP任务通常不需要这个步骤。
3. **预训练目标**：ViT常用于无监督预训练，比如ImageNet上进行自监督学习，再通过下游任务微调；而原始的Transformer更多是通过Marian、BERT等大规模语言数据预训练。

vidtr与vivit与MVit与vit这四个模型的不同

这四个模型都是最近提出的视觉领域的模型，但它们有不同的结构和特点。

1. ViT（Vision Transformer）模型。ViT是一种使用Transformer模型处理图像的方法，它将输入的图像划分为一系列的图像块，将每个图像块通过嵌入层转换为向量，然后使用Transformer编码器对这些向量进行处理，最终输出图像的特征向量。ViT的优点是可以处理任意尺寸的图像，并且能够学习到全局特征和局部特征，但是它对图像块的划分方式比较敏感，需要进行调优。

2. ViViT（Visual Vital Transform）模型。ViViT是一种基于ViT的改进方法，它引入了一种新的多尺度注意力机制，可以让模型对不同尺寸的图像块进行不同程度的关注，并且引入了一些可分离卷积和注意力机制的设计，从而提高了模型的计算效率和准确率。

3. ViDTR（Vision Transformer with Dynamic Token Reduction）模型。ViDTR是一种基于ViT的改进方法，它引入了一种动态令牌减少机制，即根据特征映射的重要度来动态选择令牌，从而减少模型的计算量。ViDTR还引入了一些新的设计，如流式注意力机制和多输入卷积，从而提高了模型的准确率和计算效率。

4. MVit（Multiscale Vision Transformer）模型。MVit是一种多尺度的ViT模型，它将输入的图像分为不同的尺度，并使用不同大小的ViT模型处理不同尺度的图像，然后将不同尺度的特征向量进行融合，最终输出图像的特征向量。MVit的优点是可以处理多尺度的图像，并且可以捕捉到更多的细节特征，但是计算量比较大。

总体来说，这四个模型都是基于Transformer模型的改进方法，可以处理图像领域的任务，并且具有不同的特点和优势。在具体应用时，需要根据任务和数据的特点选择合适的模型来进行训练和推断。