一、Vit模型介绍

Vit（Vision Transformer）即将Transformer应用于视觉领域。

Transformer输入输出都是一个序列，若需要应用于视觉领域，则需要考虑如何将一个2d图片转化为一个1d的序列，最直观的想法将图片中的像素点输入到transformer中，模型训练中图片的大小是224*224=50176，而正常的bert的序列长度是512，复杂度太高。

1.Vit在输入序列长度的改进

（1）使用网络中间的特征图

用res50最后一个stage res4的feature map size只有14*14=196，序列长度是满足预期的

（2）孤立自注意力

使用local window而不是整张图，输入的序列长度可以由windows size来控制

（3）轴自注意力

将在2d图片上的自注意力操作改为分别在图片的该和宽两个维度上做self-attention，可以大大降低复杂度，但是由于目前硬件没有对这种操作做加速，很难支持大规模的数据量级。

当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。

2.Vit的缺点

（1）如果出现了一张图，其中包含模型从来没见过的类别，那么模型就不能输出正确的结果

（2）如果输入数据出现了分布偏移，那么模型可能也无法输出正确的结果

二、CLIP模型介绍

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）由两个主体部分组成：Text Encoder和Image Encode——文本和图像的特征提取器。

CLIP预训练方法：对比学习

三、Vision-Language Model模型介绍

• 预训练阶段（PreTraining）：通常是为了实现视觉特征与文本特征的堆砌，有些模型的这一阶段也会分为两个子阶段，比如针对弱标签数据训练和人工标注训练，或者在训练中增加图片分辨率等
• 微调阶段（Finetune）：此阶段通常是使用指令或特定任务数据进行微调，以增强模型遵循指令能力和对话能力等，有些也会分为两个子阶段

四、Flamingo

Flamingo：a Visual Language Model for Few-Shot Learning

五、BLIP模型介绍