我有一点不太理解毕竟是以patch为单位的计算，这种还是略显粗糙。能够精确的提取和匹配到特征吗

对于以 patch 为单位的计算，确实会有一定的粗糙度，因为它只考虑了局部的信息。但是，在实际应用中，这种方法已经证明了它的有效性。通过使用卷积神经网络等方法，可以从 patch 中提取出丰富的特征，并且这些特征可以用于匹配和分类等任务。此外，通过对多个 patch 进行聚合，也可以获得更加全局的信息。因此，尽管以 patch 为单位的计算有其局限性，但它仍然是一种非常有用的方法。

相关问题

这种计算也是以patch为基本单位计算的吗，也就是一张图片的不同patch之间计算QKV

是的，在ViT中，计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程也是以patch为基本单位进行的。具体来说，每个patch vector都被视为一个序列元素，并且被送入Transformer的Q、K和V矩阵的计算中。因此，对于一张图像，它被分为多个patch，每个patch都会有一个对应的Q、K和V矩阵。

在ViT中，每个patch vector都被视为一个序列元素，并且每个序列元素都被赋予一个位置编码，以表示它在图像中的位置。这些位置编码通常是一种基于正弦和余弦函数的技巧，被称为“Sinusoidal Positional Encoding”。

因此，在ViT中，计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程是以patch为基本单位进行的，并且每个patch vector都被视为一个序列元素，并且每个序列元素都有一个对应的位置编码。这种设计可以帮助模型更好地捕获图像中的局部模式，并且可以减少模型中需要学习的参数数量。

也就是说输入的都是以一个patch为单位的

是的，通常在使用Transformer进行图像分类任务时，输入数据是以一个patch为单位的。具体来说，通常会将输入图像划分成固定大小的图像块（例如16x16或32x32），然后将每个图像块转换为一个向量，这些向量称为“patches”或“patch vectors”。这些patch vectors被看作是序列元素的一种形式，它们将按照它们在图像中的位置顺序传递给Transformer进行处理。

在这种情况下，每个序列元素就是一个patch vector，其中包含了一个patch中的所有像素信息。这些patch vectors的长度通常是相同的，因为它们都来自于相同大小的图像块，这使得它们可以被组成一个矩阵输入到Transformer中进行处理。

需要注意的是，使用patch vectors作为序列元素的方法是一种常用的方式，但并不是唯一的方式。在某些情况下，也会将整个图像作为一个序列元素输入到Transformer中进行处理，这通常需要使用自注意力机制（self-attention）来处理序列中的不同位置之间的依赖关系。