vit有几种预训练的模型

Vit（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的视觉模型，用于图像分类和其他计算机视觉任务。目前，Vit有两种常见的预训练模型：

1. ViT-B/32：这是最常见的Vit模型之一，它使用了一个基本的Transformer编码器结构。它在ImageNet数据集上进行了预训练，输入图像大小为384x384像素。

2. ViT-L/16：这是一个较大的Vit模型，也使用了Transformer编码器结构。与ViT-B/32相比，它具有更多的层和更多的参数。同样，它也在ImageNet数据集上进行了预训练，并且输入图像大小为384x384像素。

这些预训练的Vit模型可以通过在特定任务的数据集上进行微调来适应不同的计算机视觉任务，如目标检测、语义分割等。

相关问题

预训练神经网络模型有哪些

预训练神经网络模型是一种深度学习技术，它先在一个大规模的数据集上进行无监督或自我监督的学习，然后应用于特定任务的微调，显著提高了模型的泛化能力和效率。以下是几种常见的预训练神经网络模型：

1. **Transformer**系列：如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、RoBERTa、XLNet等，它们主要用于自然语言处理(NLP)，通过Transformer架构进行文本理解。

2. **GAN（Generative Adversarial Networks）**：生成式模型，如DALL-E、StyleGAN，用于图像生成，可以生成逼真的图片。

3. **Vision Transformer (ViT)**：专为计算机视觉设计的预训练模型，如DeiT，将图像输入直接转化为一系列的tokens。

4. **Mixture of Experts (MoE)**：如Switch Transformer，这种模型能并行处理多个部分，提高计算效率。

5. **Unet、U-Net++ 或 DeepLab**：用于图像分割的预训练模型，尤其在医学影像等领域。

6. **BERTweet、ERNIE-T**：针对社交媒体文本数据的预训练模型。

7. **Word2Vec、GloVe**: 早期的词嵌入模型，虽不是深度学习，但在NLP领域有广泛应用。

每个模型都有其特点和应用场景，可以根据实际需求选择合适的模型进行迁移学习或微调。

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。