VIT专栏

随着CNN的崛起，图像处理取得了巨大的进步，然而，Transformer作为一种基于自注意力机制的神经网络，引发了人们对其在图像处理中的应用潜力的兴趣。这篇论文的出现，将我们带入了一个更加深入的探索。

ViT在处理大规模图像数据时面临着一些挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了FasterVIT，这是一种经过改进的ViT网络架构。注于CV应用的高应用的高图像吞吐量。

DeepVit是一种基于基于VIT进行拓展的模型，因为ViT在本质上与cnn不同与cnn在很大程度上依赖于自我关注机制。本篇博客将详细介绍DeepVit模型是如何进行深度拓展性以及相应的基本原理和特点

在本文中，我们将介绍 Vision Transformer 模型的基本原理和主要应用领域，包括图像分类、目标检测和图像分割等任务。