Vision Transformers

Vision Transformers是一种用于图像分类的模型，它采用了Transformer架构，并将其应用于计算机视觉任务。其中，ViT（Vision Transformer）是最早提出的一种Vision Transformer模型。ViT通过将图像分割成小的图块（patches），然后将这些图块转换为序列数据，再通过进行自注意力机制的计算得到图像特征表示。这种基于自注意力机制的Transformer模型在图像分类任务中取得了很好的效果。

近期还有一些相关的研究工作提出了改进的Vision Transformer模型。例如，《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》提出了一种基于Shifted Windows的分层Vision Transformer模型，通过引入窗口位移的方式使得模型能够更好地处理不同尺度的特征。另外，《Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for Computer Vision》也提出了一种基于Token的图像表示和处理方法，通过将图像像素转换为Token序列来构建Vision Transformer模型。

相关问题

vision transformers

视觉Transformer（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的神经网络模型，旨在解决计算机视觉中的图像分类、分割、检测等问题。

传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像处理中表现出色，但存在一些限制。例如，CNN在处理长宽比例较大的图像时，可能会出现信息不足的情况；CNN在处理图像序列时，也需要对序列中每个元素进行相同的处理，导致计算量较大。而视觉Transformer通过引入自注意力机制，可以对图像序列中不同位置的特征进行不同的处理，提高了模型的灵活性和泛化能力。

视觉Transformer由若干个Transformer块组成，其中每个块由多个自注意力层和全连接层组成。自注意力层用于计算输入特征图中各个位置之间的关系，全连接层用于生成输出特征。在训练过程中，视觉Transformer通过将图像分割为多个小块，然后将这些小块作为序列输入模型中，从而实现对整张图像的处理。

近年来，视觉Transformer在计算机视觉领域取得了很好的表现，并且在一些基准数据集上超越了传统的CNN模型。

Local Vision Transformers

Local Vision Transformers（LVT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，LVT采用了自注意力机制来捕捉图像中的全局和局部信息。

LVT将输入图像分割成多个局部区域，并将每个区域作为一个独立的图像块输入到Transformer模型中。每个图像块通过多个自注意力层进行特征提取和交互，然后将得到的特征进行池化和全连接层处理，最后进行分类。

相比于传统的CNN模型，LVT具有以下优势：
1. 全局和局部信息的建模：通过自注意力机制，LVT能够同时捕捉到图像的全局和局部信息，从而更好地理解图像内容。
2. 灵活性：LVT可以根据输入图像的大小和复杂度进行动态调整，适应不同尺寸和分辨率的图像。
3. 可解释性：由于Transformer模型的结构简单明了，LVT能够提供更好的可解释性，帮助理解模型的决策过程。