transformer 图像

Transformer是一种机器学习模型架构，最初用于自然语言处理任务，但最近也开始在计算机视觉领域得到应用。在计算机视觉中，Transformer可以与卷积网络结合使用或替代卷积网络的某些组件，以改进图像分类任务的性能。

一篇名为《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》的文章指出，在大规模预训练的情况下，将图像切割成小块并将其序列化输入Transformer模型，可以取得比传统卷积网络更好的图像分类结果，并且需要更少的计算资源。这种应用称为Vision Transformer（ViT）。

ViT模型通过将图像解释为一系列图像块，并使用标准的Transformer编码器来处理这些图像块，而不引入任何图像特定的归纳偏见。在预训练过程中，ViT模型学习到了位置嵌入，用于编码图像内不同图像块之间的距离和相似度。通过这种简单但可扩展的策略，ViT模型在许多图像分类数据集上达到或超过了最先进的水平，并且可以相对较便宜地进行预训练。

综上所述，Transformer在图像识别中被用来处理图像块，通过学习位置嵌入来编码图像内的距离和相似度，从而实现图像分类任务的提升。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用transformer进行图像分类](https://blog.csdn.net/weixin_40920183/article/details/119723356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [关于transformer是如何处理图像的](https://blog.csdn.net/qq_33949900/article/details/114227740)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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