wxya（个人网站）VIT
视觉变换器ViT（Vision Transformer）
尽管卷积神经网络（CNN）得到了广泛应用，但近年来出现的视觉变换器（ViT）在某些情况下表现更加出色。
与CNN直接处理整个图像的方式不同，ViT将图像分解成更小的“图像块”，并把这些块作为一个有结构的序列来处理。直接应用于图像块序列的纯变换器，在图像分类任务中表现尤为出色。当ViT在大型数据集上进行预训练后，应用于各种图像识别基准测试（例如ImageNet）时，它与最先进的卷积网络相比取得了卓越的结果，同时在训练过程中对计算资源的需求显著降低。然而，要深入探讨这些微妙和细节的差异，可能需要进行更广泛的讨论。
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