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视觉Transformer (ViT)
应用于图像处理的神经网络架构，将图像分割成补丁序列，通过Transformer机制进行顺序处理。
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补丁嵌入
通过线性投影将图像补丁转换为固定维度的嵌入向量，以供Transformer处理的过程。
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类别标记
添加到嵌入序列中的特殊标记，其经过Transformer处理后的最终表示用于图像分类。
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多头自注意力
允许模型同时计算多个注意力表示的机制，用于捕获图像补丁之间的不同关系。
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Transformer编码器
由自注意力层和前馈网络组成的基础模块，与归一化和残差连接交替出现。
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图像补丁标记化
将图像分割成非重叠的固定大小补丁（通常为16x16像素）然后转换为序列标记的过程。
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注意力图可视化
可解释性技术，可视化补丁之间的注意力权重，以理解模型关注的图像区域。
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大数据集预训练
在数百万张图像（如ImageNet-21k）上进行初始训练阶段，在微调之前学习通用的视觉表示。
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Patch Size Hyperparameter
关键超参数，定义图像块的尺寸，直接影响模型的计算复杂度和性能。
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Token-to-Patch Reconstruction
在生成任务中的逆向过程，其中token被重新转换为图像块以重建原始图像。
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Hierarchical Vision Transformer
ViT的一种变体，使用金字塔结构和可变的图像块尺寸来捕获多尺度特征。
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Self-Supervised ViT Pre-training
如DINO或MAE等无监督训练方法，利用Transformer结构在没有标注的情况下进行学习。
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Cross-Attention in Multi-Modal ViT
一种扩展ViT的机制，通过使用不同模态间的注意力来联合处理图像和文本。
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Computational Complexity O(n²)
自注意力相对于图像块数量的二次方复杂度，是Vision Transformer的主要限制。
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