视觉Transformer原理与代码实例讲解

视觉Transformer, 图像分类, 对象检测, 计算机视觉, 深度学习, Transformer

1. 背景介绍

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展，卷积神经网络（CNN）成为图像处理和分析的主流方法。然而，传统的CNN模型存在一些局限性，例如：

• 局部感受野： CNNs 的卷积操作局限于局部区域，难以捕捉图像全局的上下文信息。
• 参数量大： 随着网络深度的增加，CNNs 的参数量会急剧膨胀，导致训练成本高昂和部署困难。

为了克服这些问题，视觉Transformer（ViT）应运而生。ViT 是一种基于 Transformer 架构的图像处理模型，它将图像分割成一系列patch，并将其作为序列数据进行处理。Transformer 的自注意力机制能够有效地捕捉图像全局的上下文信息，从而提升图像理解能力。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer 架构

Transformer 架构是一种基于注意力机制的序列处理模型，它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，能够并行处理序列数据