详细说明vision transformer作用

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的神经网络架构，用于处理图像分类和其他计算机视觉任务。相比于传统的卷积神经网络（CNN），ViT使用自注意力机制来捕捉图像中的全局特征，而不是使用CNN中的局部感受野。

ViT首先将图像划分为一系列的块，然后将每个块的像素值展平为一个向量。这些向量被输入到Transformer编码器中，该编码器对每个向量进行自注意力计算，以捕捉向量之间的交互关系。最后，对于分类任务，将最后一个编码器输出的向量输入到一个全连接层中进行分类。

ViT的优点在于可以处理任意大小的图像，而不像CNN需要事先指定输入图像的大小。此外，ViT还可以更好地处理图像中的长程关系，从而提高了分类性能。