vision transformer论文

<think>嗯，用户需要查找关于Vision Transformer的学术论文。首先，我得确认Vision Transformer（ViT）的基本信息，确保自己理解正确。ViT是由Google团队在2020年提出的，将Transformer架构应用于图像分类任务，对吧？那篇论文应该是最关键的，所以首先应该推荐这篇原始论文。然后，用户可能需要后续的相关研究，比如改进ViT的方法或者在不同领域的应用，比如目标检测、分割等。 接下来，我需要考虑用户可能的学术资源渠道。比如，arXiv是主要的预印本平台，很多论文都会先发布在那里。然后，像Google Scholar这样的学术搜索引擎也很重要，可以帮助用户找到更多相关论文。另外，顶级会议如CVPR、ICCV、NeurIPS上的论文也是不可忽视的，这些会议通常会有最新的研究成果。 用户的问题中提到“学术论文”，可能需要更正式的引用格式，比如会议名称、年份、作者等。所以，在回答时应该列举具体的论文标题、作者、会议和年份，这样用户可以直接根据这些信息去搜索。例如，ViT的原始论文是发表在ICLR 2021的，而后续的Swin Transformer是在CVPR 2021，这些信息都需要准确无误。 另外，用户可能对如何访问这些论文有疑问，所以需要提供获取途径，比如arXiv链接、Google Scholar的搜索关键词，以及会议论文集。还有，像Papers with Code这样的网站可以帮助用户找到论文及其对应的代码，这对想复现实验或深入研究的用户来说很有用。 还要注意用户是否有其他的需求，比如最新的综述文章或者特定应用领域的论文。例如，医学图像处理中使用ViT的论文可能对某些用户更有针对性。这时候，可能需要推荐一些细分领域的论文，比如TransUnet用于医学图像分割。 此外，引用格式方面，用户可能需要APA或其他格式，但在这里可能只需要提供足够的信息让用户能搜索到论文即可。同时，确保提供的链接正确，比如arXiv的摘要页链接，而不是直接下载PDF的链接，因为有些可能需要权限。 最后，考虑到用户可能需要进一步的问题，比如如何比较不同的ViT变体，或者在实际项目中如何应用ViT，所以预先准备一些相关问题会更好，帮助用户深入探索。例如，询问ViT的优化方法或者与CNN的比较，这样可以引导用户更全面地了解ViT的研究进展。</think>### Vision Transformer (ViT) 学术论文推荐 #### 1. **原始论文** **标题**：*An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale* **作者**：Dosovitskiy等（Google Research） **会议/期刊**：ICLR 2021 **内容**：首次提出将Transformer直接应用于图像分类，将图像分割为固定大小的块（patches）并输入Transformer编码器，证明在大规模数据下性能超越传统CNN[^1]。 **链接**：[arXiv:2010.11929](https://arxiv.org/abs/2010.11929) #### 2. **改进方法** - **Swin Transformer** **标题**：*Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows* **作者**：Liu等（微软亚洲研究院） **会议**：CVPR 2021 **创新点**：引入分层结构和局部窗口注意力，显著提升ViT在密集预测任务（如目标检测）中的性能[^2]。 **链接**：[arXiv:2103.14030](https://arxiv.org/abs/2103.14030) - **DeiT** **标题**：*Training data-efficient image transformers & distillation through attention* **作者**：Touvron等（Facebook AI） **会议**：ICML 2021 **创新点**：提出无需大规模预训练的高效训练策略，通过知识蒸馏缩小ViT与CNN的差距[^3]。 **链接**：[arXiv:2012.12877](https://arxiv.org/abs/2012.12877) #### 3. **应用领域扩展** - **医学图像** **标题**：*TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation* **作者**：Chen等（约翰霍普金斯大学） **会议**：MICCAI 2021 **内容**：将ViT与UNet结合，提升医学图像分割精度。 **链接**：[arXiv:2102.04306](https://arxiv.org/abs/2102.04306) - **视频理解** **标题**：*ViViT: A Video Vision Transformer* **作者**：Arnab等（Google Research） **会议**：ICCV 2021 **内容**：扩展ViT至视频时空建模，通过时空分解注意力机制优化计算效率。 **链接**：[arXiv:2103.15691](https://arxiv.org/abs/2103.15691) --- ### 如何获取这些论文？ 1. **arXiv**：直接搜索论文编号（如`arXiv:2010.11929`）或标题关键词。 2. **Google Scholar**：搜索“Vision Transformer”、“Swin Transformer”等关键词，按引用量排序筛选高影响力论文。 3. **会议论文集**：访问CVPR、ICLR、NeurIPS等顶会官网获取正式版本。 4. **代码实现**：参考论文官方仓库或开源项目（如[Hugging Face Transformers库](https://github.com/huggingface/transformers)）[^1]。 ---