Vision Transformer (ViT) 是由 Google Research 在 2020 年提出的一种新型模型，它将 Transformer 架构应用于计算机视觉任务，尤其是在图像分类中。传统的卷积神经网络 (CNN) 处理图像时表现良好，但 ViT 通过自注意力机制在特定任务中显示出更优的性能。
ViT 的核心机制是将图像划分为固定大小的补丁，然后将这些补丁线性化并输入到 Transformer 中进行处理。与 CNN 不同，ViT 不依赖卷积层，而是利用多个自注意力层来提取特征，从而有效捕捉长程依赖关系。
尽管 ViT 有其优势，但也存在一些缺点。它通常需要大量的数据进行训练和较高的计算资源。此外，在数据集较小时，训练过程可能较慢。然而，ViT 在迁移学习场景中显示出良好的效果。
展望未来，ViT 可能会在更广泛的视觉任务中得到应用，特别是在需要复杂上下文理解的场景中。随着硬件和算法的不断进步，ViT 的可用性和效率可能会不断提高。
