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。