vit模型

vit模型是谷歌提出的將transformer套用到圖像分類的模型。

ViT模型是將自然語言處理中的Transformer模型成功地遷移到計算機視覺領域的一個里程碑。它將圖像切割成多個小塊，然後將每個小塊視為一個詞元，再將這些詞元輸入到Transformer模型中進行處理，以更好地捕捉圖像中的全局信息，提升了圖像分類任務的性能。此外，ViT模型還採用了預訓練+微調的方式，使得模型具有更高的泛化能力，同時其輸出可以通過注意力機制進行可視化，提升了模型的可解釋性。然而，ViT模型也面臨一些挑戰，如高計算複雜度和對數據的高要求等問題。

總的來說，ViT模型的出現為圖像分類任務帶來了新的突破。