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1.1 Vit的由来
ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也…1 Vit简介
1.1 Vit的由来
ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf
Visual Transformer (ViT) 出自于论文《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》，是基于Transformer的模型在视觉领域的开篇之作。ViT模型是基于Transformer Encoder模型的。
1.2 Vit如何工作
我们知道Transformer模型最开始是用于自然语言处理(NLP)领域的，NLP主要处理的是文本、句子、段落
