Vision Transformer ViT模型实战
视觉领域的 Transformer 也能玩出花来，Vision Transformer（ViT）就是个典型的例子。它不像传统的 CNN 那样一层层卷过去，而是直接把图像切成一小块一小块，就像把一句话切成词，塞进 Transformer 里，和 NLP 那一套挺像的。
Patch 嵌入、Transformer Encoder和分类头，三个步骤走下来，就能搞定图像分类这活儿。而且效果还不错，是在大数据集上，像ImageNet-21K这种，表现能干翻不少 CNN。
ViT 模型有三种规格，Base、Large、Huge，按需求选就行。参数不复杂，但得注意，模型越大，对算力要求也越高。平时搞点中型数据集，用 Base 版就挺顺手的，响应也快，精度也稳。
如果你是PyTorch党，想搞点实操，不妨先从这个 PyTorch 图像分类教程看起，比较接地气。再看看CNN 的做法，能清楚感受到两种架构的差异。
还有，如果你之前做 NLP 用 Transformer 玩得溜，可以顺着这篇文本分类教程过渡到 CV，概念通了，ViT 就不难了。
，ViT是个值得一试的新思路，尤其适合你手里有不少数据、模型训练也没啥资源瓶颈的时候，能玩出新花样。
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