Pixel Transformer：用像素代替补丁可以提升图像分类精度

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前言   在快速发展的人工智能领域，ViTs已成为各种计算机视觉任务的基础模型。ViTs通过将图像划分为小块并将这些小块作为标记来处理图像。6月刚发布一篇论文，引入了一种新颖的方法，即像素级Transformers，它通过将单个像素视为令牌来挑战这种范式。本文将讨论Pixel Transformer的复杂性，创新方法，以及它对人工智能和计算机视觉未来的重要影响。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ViTs ViTs已经彻底改变了我们处理图像处理任务的方式。通过利用自注意机制，vit可以捕获图像不同部分之间的远程依赖关系和交互。传统的vit将图像分解为固定大小的小块(例如，16×16像素)，并使用这些小块作为输入令牌。这种方法已经在各种应用中被证明是成 ………………………………