Vision Transformer (ViT) :Transformer在computer vision領域的應用(二)

METHOD,論文主要部分

In model design we follow the original Transformer (Vaswani et al., 2017) as closely as possible. An advantage of this intentionally simple setup is that scalable NLP Transformer architectures – and their efficient implementations – can be used almost out of the box.

論文一上來就強調了,ViT基本上就是采用的原始Transformer結構。接下來的一句中的幾個關鍵點:

  • intentionally simple setup,簡單化設計。指的就是直接使用Transformer結構,而沒有做其他的適配性的結構改造,強調模型的簡潔性。
  • out of the box,強調開箱可用。

ViT模型架構

這一節一上來就放了模型架構圖:
在這里插入圖片描述

  • 論文一上來就說了Transformer在圖像領域最關鍵的問題,如何把一個2D圖像(包含多通道)變成一個一維的數據:The standard Transformer receives as input a 1D
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