Vision Transformer论文
时间: 2025-04-01 18:09:41 浏览: 41
### 关于 Vision Transformer (ViT) 论文的获取
Vision Transformer 是一种将 Transformer 架构应用于计算机视觉领域的创新方法[^1]。其核心思想是将图像分割成多个固定大小的小块(patches),并将这些 patches 转换为一维序列输入给标准 Transformer 模型[^2]。
#### 如何下载 Vision Transformer 的论文 PDF?
以下是几种常见的获取方式:
1. **官方发布平台**
Vision Transformer 的原版论文通常可以在以下学术资源网站上找到:
- ArXiv: 大多数机器学习和深度学习领域的重要论文都会被上传至 ArXiv 平台。可以通过搜索引擎直接查询 `Vision Transformer` 或访问链接 [Arxiv](https://arxiv.org/) 输入关键词检索。
2. **Google Scholar**
Google Scholar 提供了一个强大的搜索工具来定位科学文献。通过在 Google Scholar 中输入 “An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”,可以直接跳转到免费或付费版本的 PDF 文件。
3. **GitHub 和开源社区**
很多研究人员会在 GitHub 上分享他们的实现代码以及相关文档,有时也会附带论文原文。例如,在引用中提到的内容可能来源于某个特定项目页面。可以尝试搜索与 ViT 实现相关的仓库,并查看是否有附加资料提供。
4. **大学图书馆或其他机构订阅服务**
如果上述途径无法满足需求,则考虑借助所在学校或者工作单位提供的数据库权限访问 IEEE Xplore、SpringerLink 等高级别期刊杂志集合中的正式出版物副本。
5. **第三方共享站点**
存在于网络上的其他一些非正规渠道也可能存在该文件,比如 ResearchGate、Academia.edu 等社交科研网络;不过需要注意版权风险和个人隐私保护等问题。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_paper(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Example logic to find and download the paper link from a webpage.
pdf_links = []
for link in soup.find_all('a', href=True):
if '.pdf' in link['href']:
pdf_links.append(link['href'])
return pdf_links[0]
# Replace this URL with actual arxiv/google scholar page containing direct links
paper_url = "https://example.com/vision-transformer"
download_link = fetch_paper(paper_url)
print(f"Download your Vision Transformer Paper here:\n{download_link}")
```
此脚本仅为演示如何自动化提取网页内的PDF连接,请根据实际情况调整解析逻辑。
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