M-ViT pipeline.详细

解释一下？

M-ViT是一种深度学习模型，其核心思想是结合了Transformer和ViT两种常用的神经网络结构。Transformer是一种广泛应用于自然语言处理领域的模型，通过注意力机制实现输入序列的编码和解码。ViT是一种最近提出的视觉领域的模型，它将图像划分为若干个小块，然后通过Transformer编码器对这些块进行处理，最后提取出图像的特征表示。

M-ViT使用了ViT的思想，将图像分割成若干个小块，并使用Transformer来提取每个块的特征。与ViT不同的是，M-ViT还在网络的末尾增加了一个分类器，将所有特征映射到不同的类别上。

整个M-ViT的pipeline如下：

1. 首先，将输入的图像分成大小相同的patch，每个patch的大小为P×P。

2. 然后，将每个patch视为独立的序列，使用Transformer编码器对其进行处理，得到每个patch的特征表示。

3. 接下来，通过一个池化层将所有的patch特征聚合起来，得到整张图像的特征表示。

4. 最后，将整张图像的特征表示送入一个全连接层，输出对应的类别。

M-ViT的优点在于可以充分利用Transformer和ViT的优势，同时在视觉领域中具有良好的表现。