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。