vision transformer模型详解
时间: 2025-01-20 13:07:53 浏览: 94
### Vision Transformer (ViT) 模型介绍
#### 原理概述
Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，专为图像识别和计算机视觉任务设计。不同于传统卷积神经网络(CNN)，ViT直接将图像划分为固定大小的小块(patch)，并将其转换成一维向量序列作为输入[^3]。
#### 模型结构
ViT的核心组件包括以下几个部分：
- **Patch Embedding**: 图像被分割成多个不重叠的小方块(Patch)，每个patch通过线性变换映射到预定义维度d的空间内形成token表示。
- **Positional Encoding**: 为了保留位置信息，在得到patch tokens之后会加上可训练的位置编码，使得模型能够区分不同顺序下的相同内容组合[^1].
- **Transformer Encoder Layers**: 这些层由多头自注意力(Multi-head Self-Attention, MSA)模块和前馈全连接网络(Feed Forward Network, FFN)组成。MSA允许模型捕捉全局依赖关系；FFN则负责局部特征提取与非线性变换。整个过程经过多次迭代加深理解程度[^4].
```python
class Block(nn.Module):
"""Transformer block."""
def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_path=0.):
super().__init__()
self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
self.attn = Attention(
dim,
num_heads=num_heads,
qkv_bias=qkv_bias,
)
...
```
- **Classification Head**: 在最后一个encoder layer输出的基础上附加一个额外的[CLS] token用于分类任务。最终通过对该特殊标记对应的隐藏状态做线性投影获得预测类别概率分布.
#### 应用领域
由于其强大的表达能力和灵活性，ViT已被广泛应用于各种计算机视觉任务中，如物体检测、语义分割等。此外，研究者们也在探索如何进一步改进ViT以适应更多样化的需求，比如跨模态理解和生成对抗网络等方面的工作正在积极开展当中[^2].
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描述中提到了“用GDI+绘图来实现画图功能”，这表明该软件利用了GDI+（Graphics Device Interface Plus）技术进行图形绘制。GDI+是Windows平台下的一个图形设备接口，用于处理图形、图像以及文本。它提供了一系列用于2D矢量图形、位图图像、文本和输出设备的API，允许开发者在Windows应用程序中实现复杂的图形界面和视觉效果。
接下来，我们可以进一步展开GDI+中一些关键的编程概念和组件：
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2. Graphics类：这是GDI+中最核心的类之一，它提供了大量的方法来进行绘制操作，比如绘制直线、矩形、椭圆、曲线、图像等。Graphics类通常会与设备上下文相关联，为开发人员提供了一个在窗口、图片或其他表面进行绘图的画布。
3. Pen类：用于定义线条的颜色、宽度和样式。通过Pens类，GDI+提供了预定义的笔刷对象，如黑色笔、红色笔等。程序员也可以创建自定义的Pen对象来满足特定的绘图需求。
4. Brush类：提供了用于填充图形对象的颜色或图案的对象，包括SolidBrush（实心画刷）、HatchBrush（图案画刷）、TextureBrush（纹理画刷）等。程序员可以通过这些画刷在图形对象内部或边缘上进行填充。
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**标题**：Applied Cryptography PART1
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**标签**：Applied Cryptography 密码 应用
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### 知识点详细说明
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- PLC具备高可靠性、高稳定性和灵活的可扩展性，适合各种复杂控制任务。
2. 西门子PLC编程基础
- 西门子PLC编程通常采用STEP 7、TIA Portal等专业软件，支持梯形图、功能块图、语句列表等多种编程语言。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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