Vision Transformer 肿瘤图像分类

Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的深度学习模型，最初是专为自然语言处理设计的，但后来也被广泛应用于计算机视觉领域，特别是图像分类任务，包括肿瘤图像分类。ViT将输入图片分割成一系列小的固定大小的 patches，并将其转换为高维向量序列，然后通过自注意力机制对这些特征进行全局上下文信息的捕捉，这使得它能够理解图像内容的全局结构。

在肿瘤图像分类中，ViT可以捕获到肿瘤区域与其他组织之间的区别，帮助识别肿瘤类型、位置以及其恶性程度等关键信息。由于其强大的表征学习能力和适应性，ViT已经在许多医学图像分析竞赛和实际应用中取得了显著成果。

然而，值得注意的是，尽管ViT在某些情况下能提供出色的性能，但它可能需要大量的标注数据和计算资源来进行训练，而且对于局部细节的理解可能不如卷积神经网络（CNN）那样深入。