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计算机视觉中的 Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 的架构，它将图像分割成多个 patches 并将其视为序列进行处理。这种架构在多个视觉任务中取得了显著的性能提升。

ViT 简介

Vision Transformer（ViT）由 Google Research 提出，它将图像分割成固定大小的 patches，然后将这些 patches 视为序列输入到 Transformer 模型中。

• Patch 分割：首先，将图像分割成固定大小的 patches，例如 16x16 像素。
• 线性嵌入：将每个 patch 转换为一个向量，并通过线性层嵌入到高维空间中。
• 位置编码：为每个 patch 添加位置编码，以保留图像的空间信息。
• Transformer 编码器：将嵌入的 patches 作为输入，通过 Transformer 编码器进行处理。

ViT 优势

• 性能优越：在多个视觉任务中，ViT 表现出与现有方法相当甚至更优的性能。
• 可解释性强：Transformer 的结构相对简单，易于理解和分析。

相关资源

• ViT 论文

ViT 结构图

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