Machine learning

Vision Transformer

Vision Transformer (ViT), ktorý predstavili Dosovitskiy a kolektív v roku 2021, rozdeľuje obraz na záplaty pevnej veľkosti, spracúva tieto záplaty ako sekvenciu a aplikuje mechanizmus samopozornosti Transformer na klasifikáciu obrazu. Pri dostatočnom množstve tréningových dát prekonáva konvolučné neurónové siete (CNN).

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

+27 more

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

ScholarGateVision Transformer (Vision Transformer (ViT)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/deep-learning/vision-transformer · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026