Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的图像分类模型。这种模型最初是由Google Brain团队在2020年提出的，并且在ImageNet分类任务中实现了最先进的结果。 ViT将图像分为一系列的图像块，每个图像块都被压-CSDN社区

人工智能研究所 2024-01-16 07:06:06

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的图像分类模型。这种模型最初是由Google Brain团队在2020年提出的，并且在ImageNet分类任务中实现了最先进的结果。 ViT将图像分为一系列的图像块，每个图像块都被压缩成一个向量，然后这些向量被输入到一个Transformer编码器中进行处理。Transformer编码器是一种基于自注意力机制的神经网络，它可以对输入序列中的不同位置之间的关系进行建模，并且在处理长序列时表现出色。在ViT中，Transformer编码器可以对图像块之间的空间关系进行建模，从而实现图像分类。 Transformer 模型最初是使用在NLP领域的模型，但是注意力机制这么🔥，是否也可以使用在计算机视觉任务上，VIT模型的发布，让注意力机制成功应用到计算机视觉任务上，让transformer 模型进行模型大一统更近了一步。 ViT模型的优点是可以处理任意大小的图像，而不需要进行裁剪或缩放。此外，ViT模型相对于传统的卷积神经网络（CNN）模型而言，具有更少的参数和更高的计算效率。因此，ViT模型在大规模图像分类任务中具有广泛的应用前景。#动图详解Transformer

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相比于传统的CNN，ViT通过自注意力机制实现了全局建模，能够捕捉更复杂的图像特征，尤其在大规模数据集上的表现非常优异。总体而言，虽然ViT的Transformer架构是视觉处理任务的一个有前途的选择，但在ImageNet等中型数据集上从头开始训练时，ViT的性能仍然不如类似规模的CNN替代方案（例如ResNet）。ViT的设计灵感来源于Transformer架构，最初Transformer的提出是为了处理NLP任务的序列数据（如文本），它通过自注意力捕捉机制来捕捉图像中各部分之间的全局依赖。

ViT（Vision Transformer）模型是一种基于Transformer架构的视觉模型，它成功地将Transformer从自然语言处理（NLP）领域引入到计算机视觉（CV）领域，专门用于处理图像数据。以下是对ViT模型的详细解析：ViT模型主要由三个部分组成：图像特征嵌入模块、Transformer编码器模块和MLP（多层感知机）分类模块。多头注意力（Multi-Head Attention）模块，类似它是深度学习特别是自然语言处理和视觉任务中Transformer架构的核心组件。下面是对这个类的

1. Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它将Transformer模型从自然语言处理（NLP）领域成功扩展到计算机视觉（CV）领域。2. Vision Transformer由Google Brain团队在2020年提出，该模型挑战了卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的主导地位，证明了Transformer架构不仅在处理序列数据（如文本）方面非常有效，在处理图像数据时也能取得卓越性能。

Vision Transformer (ViT) 模型最早在论文《》中被提出。由于在计算机视觉领域中具有出色的可扩展性和适应性，ViT 成为传统卷积神经网络（CNN）模型的有吸引力的替代方案。然而，对于较大输入图像，ViT 由于其计算复杂度与输入尺寸的二次关系，可能比 CNN 更加昂贵。本文演示了如何在运行 AMD GPU 和 ROCm 软件的环境中使用 ViT 模型。上图取自原始论文，展示了 ViT 的架构。

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