vision transformer介绍

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的图像分类模型，它将图像视为一个序列而非像素矩阵。ViT模型首先将输入图像分割成一系列的图像块（或称为图像补丁），然后将这些图像块通过线性变换和位置编码转换为序列。接下来，ViT模型使用自注意力机制来学习序列中不同位置之间的关系，并通过多层的Transformer编码器来融合全局和局部信息。最后，通过全连接层将序列表示映射到类别概率。

ViT模型的核心思想是利用Transformer模型在自然语言处理任务中的成功应用，将其扩展到图像领域。相比传统的卷积神经网络（CNN），ViT模型不需要手动设计复杂的卷积结构，而是直接利用自注意力机制来学习图像中不同位置之间的关系，使得模型可以更好地捕捉全局和局部的视觉特征。

然而，ViT模型在处理大尺寸图像时可能会面临计算资源和内存限制的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了一种预训练策略，即使用大规模无标签图像数据对ViT模型进行预训练，然后在特定任务上进行微调。这种预训练策略在提高模型性能的同时，也减少了对有标签数据的需求。