图像分类transformer

图像分类 Transformer 是一种基于 Transformer 模型的图像分类方法。传统的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，但它们通常是基于局部感知野的操作，可能会忽视图像中的全局信息。相比之下，Transformer 模型更注重处理全局信息和建立图像中不同位置之间的关系。

在图像分类 Transformer 中，输入的图像会被切分成一系列的小块（或称为图像块或图像片段）。每个图像块会被压缩成一个向量表示，并通过多层的自注意力机制进行处理。自注意力机制允许模型在处理每个图像块时关注其他图像块的信息，从而捕捉到图像中不同位置之间的关系。

在经过多层的自注意力机制后，图像块的向量表示会被输入到一个全连接层进行分类。这个全连接层通常包括一个或多个全连接神经网络层和一个 softmax 函数，用于预测输入图像的类别。

虽然图像分类 Transformer 在一些任务上表现出色，但由于其计算复杂度较高，它在处理大型图像数据集时可能会面临一些挑战。因此，目前还有许多研究正在探索如何改进图像分类 Transformer 的效率和性能。