Machine learning

Vision Transformer

El Vision Transformer (ViT), introduït per Dosovitskiy i els seus col·legues el 2021, divideix una imatge en pegats de mida fixa, tracta aquests pegats com una seqüència i aplica el mecanisme d'autoatenció del Transformer a la classificació d'imatges. Amb prou dades d'entrenament, supera les xarxes neuronals convolucionals (CNNs).

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+27 more

Fonts

  1. Dosovitskiy, A. et al. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. ICLR. link
  2. Touvron, H. et al. (2021). Training Data-Efficient Image Transformers. ICML. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Vision Transformer (ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/vision-transformer

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateVision Transformer (Vision Transformer (ViT)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/vision-transformer · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026