什么是VIT

什么是VIT

VIT（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它由Google团队在2020年提出，并首次将Transformer这种发源于自然语言处理（NLP）领域的模型引入到计算机视觉（CV）领域。在ViT出现之前，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是图像识别任务中最常用的方法。CNN通过卷积层和池化层来提取图像中的特征，并使用全连接层进行分类。这些传统的CNN模型，如ResNet和EfficientNet，在许多图像识别基准测试上表现出色。然而，CNN模型在处理大规模图像数据时需要大量的计算资源，这限制了它们的应用范围。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，VIT直接将图像表示为序列，并通过Transformer模型进行处理。

VIT模型的核心思想是将图像分割成多个小块（patch），然后将这些小块视为序列输入到Transformer模型中进行处理。这样，模型可以独立学习图像中的各个部分，并最终预测图像的类别标签。VIT模型只有Encoder部分，没有Decoder部分，因为其主要应用于图像分类任务。

VIT在ImageNet数据集上的表现非常出色，击败了当时最先进的CNN网络，成为计算机视觉领域的一个标志性成果