本文详细介绍了视觉Transformer（ViT）架构，该架构作为卷积神经网络（CNN）的强大替代方案，已进入计算机视觉领域。文中以CIFAR-10数据集分类为例，阐述了ViT模型的实现，并涵盖了语义分割、实例分割和图像生成等任务。文章指出训练小型ViT模型存在困难，并解释了如何通过微调解决这些问题。此外，文章还演示了如何将图像数据表示为向量序列，添加位置嵌入和类别嵌入，以及实现自注意力机制、多层感知机和Transformer块。最后，文章还介绍了在小型数据集上微调大型ViT模型的技巧，包括从ImageNet-21k预训练模型进行微调，调整分类头和位置嵌入等。