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2024年4月18日发(作者：小米发布会新产品2021下半年)

vision transformer发展模型分类

【摘要】

本文将介绍vision transformer模型在图像分类、目标检测和图

像分割任务中的应用及其架构分析。我们将介绍vision transformer

的背景，然后分析其模型架构。接着，我们将讨论vision transformer

在图像分类、目标检测和图像分割任务中的具体应用，并与其他模型

进行比较。我们将对vision transformer作为新兴的模型分类方法进

行总结，并展望其未来的发展前景。通过本文的介绍和分析，读者可

以更好地了解vision transformer在计算机视觉领域的重要性和应用

前景。

【关键词】

关键词：vision transformer, 模型分类, 图像分类, 目标检测, 图

像分割, 比较分析, 发展前景, 新兴模型

1. 引言

1.1 介绍vision transformer发展的背景

视觉领域一直以来都是人工智能研究的重要方向之一，随着深度

学习技术的发展，人们能够通过神经网络模型来解决各种视觉任务，

比如图像分类、目标检测、图像分割等。在过去的几年中，卷积神经

网络（CNN）一直是处理视觉任务的主流方法，例如被广泛应用的

AlexNet、VGG、ResNet等模型都是基于CNN架构设计的。传统的

CNN模型在处理长距离依赖关系时存在一定的局限性，导致对于全局

信息的捕获能力不足。

2. 正文

2.1 vision transformer模型架构分析

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉

模型，在近年来取得了显著的发展。相较于传统的卷积神经网络

（CNN），ViT采用了完全基于注意力机制的全连接层，将输入的图像

数据分割为不重叠的图块，并通过位置嵌入向量将其转换为序列数据，

然后输入Transformer模型进行处理。

ViT的模型架构主要由多个层组成，每个层包含了多头自注意力机

制和前馈神经网络。在自注意力机制中，每个位置的信息都可以与其

他位置进行交互，从而帮助模型捕捉全局特征之间的关系。而前馈神

经网络则用于提取局部特征，并通过残差连接和层归一化来加速模型

的训练和收敛。

ViT还引入了CLS token的概念，用于代表整个图像的特征，而不

仅仅是局部特征。这种全局信息的引入使得ViT在图像分类任务中表现

出色，并取得了与CNN相媲美甚至更好的性能。

Vision Transformer的模型架构相对简单而灵活，能够有效地捕

获图像之间的全局关系，为图像分类、目标检测和图像分割等任务提

供了一种全新的思路和方法。Vision Transformer的不断发展和改进，


本文标签： 模型 图像 分类 发展

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