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vt-transformer

时间: 2025-01-28 18:55:21 浏览: 41

### VT-Transformer架构概述 VT-Transformer是一种基于Vision Transformer (ViT) 的网络结构，专门用于图像异常检测和定位的任务[^1]。该架构通过引入特定模块来增强传统Transformer的能力，在处理复杂视觉数据方面表现出显著优势。 #### 架构组成 VT-Transformer主要由编码器部分(VT-Encoder Blocks) 和解码器部分构成： - **编码阶段**：采用多个VT-ENc-Blk单元堆叠而成，负责提取输入图片中的深层语义信息并将其转换成一系列特征向量表示形式。 - **瓶颈层(Bottleneck Layer)**：位于编码与解码之间的重要过渡环节，包含了3D Patch Expanding机制，有助于保持空间维度的同时减少计算成本[^4]。 - **解码阶段**：利用连续排列的VIT解码器块以及额外设置的3D Patch Expanding层逐步恢复原始分辨率，并最终经由分类器输出预测结果。此外，为了更好地融合局部细节与整体上下文关系，系统还采用了轻量化多尺度特征聚合方案结合多头自注意力机制(Multi-head Self Attention)，从而实现更高效的特征表达学习过程[^3]。 ```python class VTEncoderBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.attn = MultiHeadSelfAttention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias) def forward(self, x): x = x + self.attn(self.norm1(x)) return x def multi_scale_feature_fusion(features_list): # 实现不同尺度特征之间的有效组合逻辑 pass ``` 这种独特的设计使得VT-Transformer不仅能够在二维平面内有效地捕捉物体形状变化规律，而且对于三维场景下的目标识别同样具备强大适应能力[^2]。

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