详细介绍

ViT（Vision Transformer）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）不同，ViT 将图像分割成固定大小的图像块（patches），并将这些图像块展平成一维向量，然后通过 Transformer 编码器进行处理。ViT 的核心思想是将图像处理任务转化为序列处理任务，利用 Transformer 的强大建模能力来捕捉图像中的全局依赖关系。

ViT 模型由多个 Transformer 编码器层组成，每个编码器层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。通过这种方式，ViT 能够在图像分类任务中取得与 CNN 相媲美甚至更好的性能，尤其是在大规模数据集上。

主要功能

  1. 图像分类：ViT 主要用于图像分类任务，能够对输入的图像进行准确的类别预测。
  2. 特征提取：ViT 可以提取图像的高层次特征，这些特征可以用于其他计算机视觉任务，如目标检测、图像分割等。
  3. 迁移学习：ViT 模型可以通过在大规模数据集上预训练，然后在小规模数据集上进行微调，以提高模型的泛化能力。

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