ViT模型的主要思想是将输入图像分成多个小块，然后将每个小块转换为一个向量，最终将这些向量拼接起来形成一个序列。 模型的核心部分是多层 Transformer 编码器，其中每个编码器包含一个多头自注意力机制和一个全连接前馈网络。

When pre-trained on large amounts of data and transferred to multiple mid-sized or small image recognition benchmarks (ImageNet, CIFAR-100, VTAB, etc.), Vision Transformer (ViT) attains excellent results compared to state-of-the-art convolutional networks while requiring substantially fewer computational resources to train. ViT architecture.

ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究

2023年11月11日 · Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于图像识别和计算机视觉任务。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT直接将图像视为一个序列化的输入，并利用自注意力机制来处理图像中的像素关系。

本文深入解析Vision Transformer (ViT)，探讨其在图像分类任务中的应用，包括模型架构、关键组件及训练策略，并展示大规模预训练对ViT性能的重要性。 摘要由CSDN通过智能技术生成

这篇论文由Google AI团队提出，是Vision Transformer（ViT）的开山之作，将 Transformer模型 成功应用于图像分类任务，证明了在大规模数据集上预训练的ViT可以超越传统的 卷积神经网络 （CNN）。 虽然Transformer架构已成为自然语言处理任务的实际标准，但其在计算机视觉领域的应用仍然有限。 在视觉领域，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。 我们展示了这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图 …

How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers. The models were pre-trained on the ImageNet and ImageNet-21k datasets. We provide the code for fine-tuning the released models in JAX / Flax.

本文详细介绍了Google在ICLR上发布的VIT模型，它是首个在计算机视觉领域超越CNN和RNN的Transformer模型。文章重点阐述了VIT的结构，包括图像特征嵌入、Transformer编码器（含多头注意力机制）、MLP分类模块，以及模型的亮点和整体架构。

2025年3月24日 · Vision Transformers (ViTs) have shown remarkable performance and scalability across various computer vision tasks. To apply single-scale ViTs to image segmentation, existing methods adopt a convolutional adapter to generate multi-scale features, a pixel decoder to fuse these features, and a Transformer decoder that uses the fused features to make predictions. In this paper, we show that the ...

The Vision Transformer, or ViT, is a model for image classification that employs a Transformer-like architecture over patches of the image. An image is split into fixed-size patches, each of them are then linearly embedded, position embeddings are added, and the resulting sequence of vectors is fed to a standard Transformer encoder.