Machine learning

Vision Transformer

Sieć Vision Transformer (ViT), wprowadzona przez Dosovitskiy i współpracowników w 2021 roku, dzieli obraz na łaty o stałym rozmiarze, traktuje te łaty jako sekwencję i stosuje mechanizm uwagi własnej (self-attention) z architektury Transformer do klasyfikacji obrazów. Przy wystarczającej ilości danych treningowych przewyższa konwolucyjne sieci neuronowe (CNN).

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

+27 more

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Vision Transformer (ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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

Cytowana przez

ScholarGateVision Transformer (Vision Transformer (ViT)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/deep-learning/vision-transformer · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026