Vision transformer

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在图像领域取得了很好的性能。

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT直接将图像划分为一系列的小块（patches），然后将这些图像块转换为向量表示。这些向量作为输入序列，被输入到Transformer模型中进行处理。

在ViT中，每个图像块的特征向量被视为单词，并使用一个可训练的嵌入层将其转换为模型理解的表示。然后，这些向量通过多个Transformer编码器层进行处理，以捕捉全局和局部的上下文信息。

为了使ViT能够处理不同尺寸的图像，一种常见的方法是在输入图像上应用可学习的位置编码，以保留图像中的空间信息。

最后，通过在Transformer模型的输出上添加一个全连接层，并使用softmax激活函数，可以实现对图像进行分类。

ViT模型的一个优点是能够利用Transformer模型在处理序列数据方面的优势，例如长距离依赖关系建模和全局上下文理解。然而，由于图像数据的特殊性，ViT模型在处理大规模图像数据时可能面临一些挑战，如计算资源消耗和输入序列长度限制等。因此，在实际应用中，可能需要采用一些技术手段来解决这些问题。

相关问题

Vision Transformer

Vision Transformer 是一种基于 Transformer 模型的计算机视觉算法。它在图像识别任务中表现出了卓越的性能，例如图像分类和目标检测。Vision Transformer 使用多头注意力机制和全卷积网络 (FCN) 对图像进行建模，以捕捉图像的全局特征。它在现代计算机视觉中被广泛应用，并在多个数据集上取得了最先进的结果。

vision transformer

视觉变换器（Vision Transformer，ViT）是一种新兴的深度学习模型，用于图像分类和视觉任务。它是由Google Brain开发的，并于2020年在ICLR会议上发表。与以往的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）不同，ViT使用注意力机制来捕获图像中的空间关系，避免了CNN中使用卷积层进行特征提取的问题。

ViT通过将输入图像分割成固定数量的图像块，然后转换为向量序列，并使用transformer编码器来对其进行编码。对于每个图像块，ViT会将其转化为向量，然后使用多头自注意力机制和全连接层来深入处理和拟合。通过多层编码器，ViT可以捕获图像中不同物体的空间关系和层次结构，并生成一个可用于分类或其他视觉任务的向量表示。

ViT已经在多个图像分类任务中实现了与或优于CNN的结果，包括ImageNet和CIFAR-100。它还可以用于其他视觉任务，如物体检测和图像生成。ViT的优点包括全局信息的有效处理，参数效率高，易解释性强等。尽管ViT还不是所有视觉任务的最佳选择，但它是未来深度学习研究的一个有趣方向。