视觉Transformer原理与代码实例讲解

视觉Transformer原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉领域取得了显著的进步。传统卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和语义分割等任务上已经取得了优异的成绩。然而，CNN在处理复杂关系和全局信息时存在局限性，无法完全释放图像中的空间信息。为了解决这个问题，研究人员提出了视觉Transformer（ViT）。

1.2 研究现状

ViT在2020年由Google Research提出，其在图像分类任务上取得了超越CNN的成果，引起了广泛关注。随后，ViT及其变种在多个视觉任务中取得了良好的效果，成为视觉领域研究的热点。

1.3 研究意义

ViT的出现为视觉领域带来了新的研究方向，其核心思想与自然语言处理中的Transformer类似，通过自注意力机制捕捉图像中的全局信息，有望推动视觉领域的发展。

1.4 本文结构

本文将介绍ViT的原理、算法步骤、优缺点、应用领域，并给出代码实例和详细解释。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer

Transformer是自然语言处理领域的经典模型，其核心思