vision transformer
时间: 2023-05-10 11:00:43 浏览: 683
视觉变换器(Vision Transformer,ViT)是一种新兴的深度学习模型,用于图像分类和视觉任务。它是由Google Brain开发的,并于2020年在ICLR会议上发表。与以往的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)不同,ViT使用注意力机制来捕获图像中的空间关系,避免了CNN中使用卷积层进行特征提取的问题。
ViT通过将输入图像分割成固定数量的图像块,然后转换为向量序列,并使用transformer编码器来对其进行编码。对于每个图像块,ViT会将其转化为向量,然后使用多头自注意力机制和全连接层来深入处理和拟合。通过多层编码器,ViT可以捕获图像中不同物体的空间关系和层次结构,并生成一个可用于分类或其他视觉任务的向量表示。
ViT已经在多个图像分类任务中实现了与或优于CNN的结果,包括ImageNet和CIFAR-100。它还可以用于其他视觉任务,如物体检测和图像生成。ViT的优点包括全局信息的有效处理,参数效率高,易解释性强等。尽管ViT还不是所有视觉任务的最佳选择,但它是未来深度学习研究的一个有趣方向。
相关问题
Vision Transformer
Vision Transformer 是一种基于 Transformer 模型的计算机视觉算法。它在图像识别任务中表现出了卓越的性能,例如图像分类和目标检测。Vision Transformer 使用多头注意力机制和全卷积网络 (FCN) 对图像进行建模,以捕捉图像的全局特征。它在现代计算机视觉中被广泛应用,并在多个数据集上取得了最先进的结果。
vision transformer
Vision Transformer是一种基于Transformer模型的视觉处理方法。它将图像分割成一系列的图像块,然后通过Transformer编码器来对这些图像块进行处理。每个图像块都会被转换成一个向量表示,并且通过自注意力机制来捕捉图像内部的关系和上下文信息。这种方法在计算机视觉领域的任务中取得了很好的效果,如图像分类、目标检测和图像生成等。Vision Transformer的优势在于它能够从原始像素级别上学习到图像的全局语义信息,而不依赖于传统的手工设计的特征提取器。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习】详解 Vision Transformer (ViT)](https://blog.csdn.net/qq_39478403/article/details/118704747)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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