什么是Vision Transformer？

Vision Transformer（ViT）是将Transformer架构应用于计算机视觉领域的突破性模型。它通过将图像分割为固定大小的块（patches），再结合Transformer的自注意力机制，实现了对图像特征的全局建模。

Vision_Transformer

核心特点 🔍

  • 基于自注意力机制：捕捉图像中长距离依赖关系
  • 可扩展性强：支持不同分辨率图像的处理
  • 预训练-微调范式：在大规模数据集上预训练，迁移至下游任务
  • 与CNN的对比：相比传统卷积网络，ViT在大规模数据上表现更优

应用场景 🌍

  • 图像分类（如ImageNet）
  • 目标检测（结合 DETR 模型）
  • 图像生成（如扩散模型的变体）
  • 视频理解（扩展为时空Transformer）

经典论文推荐 📖

  1. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
    • 2020年ICML论文，提出ViT基础架构
  2. DeiT: Efficient Vision Transformers
    • 2020年论文，改进ViT的训练效率
  3. ViT-Base vs. ResNet-50: A Comparative Study
    • 对比实验分析经典模型性能

扩展学习 🔗

Transformer_Model