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2023-08-24 10:31:27 +08:00
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4.人工智能/4.6.7.1VIT.md
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VIT前Transformer模型被大量应用在NLP自然语言处理当中，而在CV领域，Transformer的注意力机制attention也被广泛应用，比如Se模块，CBAM模块等等注意力模块，这些注意力模块能够帮助提升网络性能。
而<strong>VIT的工作展示了不需要依赖CNN的结构，也可以在图像分类任务上达到很好的效果</strong>。
而**VIT的工作展示了不需要依赖CNN的结构，也可以在图像分类任务上达到很好的效果**。
同时VIT也影响了近2年的CV领域，改变了自2012年AlexNet提出以来卷积神经网络在CV领域的绝对统治地位。
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结构上，VIT 采取的是原始 Transformer 模型，方便开箱即用，即在 encoder-decoder 结构上与 NLP 的 Transform 模型并无差别。
主要做出的贡献在于<strong>数据处理和分类头</strong>
主要做出的贡献在于**数据处理和分类头**
### Patch embedding
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> 今天天气不错，我要去看电影
其中<strong>我</strong>则编码为[0.5，0.6，0.6]
其中**我**则编码为[0.5，0.6，0.6]
而具体来说 Word embedding 分为以下两步