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模型描述

Vision Transformer(ViT)是一個transformer編碼器模型(類似于BERT),以自監督方式預訓練于一個大型圖像集合(即ImageNet-1k),分辨率為224×224像素。
將圖像作為固定大小的補丁序列(分辨率為16×16)呈現給模型,這些補丁被線性嵌入。在序列開始添加[CLS]令牌以用于分類任務。在將序列提供給Transformer編碼器的層之前,還添加絕對位置嵌入。
請注意,此模型不包括任何微調頭。
通過預訓練模型,它學習了圖像的內部表示,然后可以用于提取對下游任務有用的特征:例如,如果您有一個帶標簽的圖像數據集,可以在預訓練的編碼器的頂部放置一個線性層來訓練標準分類器。通常將線性層放置在[CLS]令牌的頂部,因為此令牌的最后隱藏狀態可以看作是整個圖像的表示。

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