Update 4.6.7.1VIT.md

2023-04-19 09:56:40 +08:00
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 ## 前言

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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>。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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+   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。
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+   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>。
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+   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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 在本节内容中我们会带你了解这一框架。