vision transformer
时间: 2023-05-10 13:00:43 浏览: 310
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。