图像transformer(BEiT)是一种新型的视觉Transformer模型，与传统的卷积神经网络(CNN)不同，BEiT模型使用了全局自注意力机制来处理图像信息。其中，BEiT模型的双向编码器是其核心组成部分之一，下面将对其进行详细介绍。

每个编码器由多个Transformer块组成，每个Transformer块又由多个多头自注意力机制和全连接层组成。其中，多头自注意力机制用于学习图像中不同区域之间的关系，全连接层用于提取图像中不同区域的特征表示。在BEiT模型中，每个Transformer块都使用了一种新型的多头自注意力机制，称为局部嵌入自注意力(Local-DETR)。

Local-DETR多头自注意力机制与传统的多头自注意力机制不同，它采用了一种新的位置嵌入方式，将位置信息嵌入到自注意力计算中。具体来说，Local-DETR将图像分成若干个局部区域，并为每个局部区域分配一个位置嵌入向量。在自注意力计算时，除了使用局部区域内的特征向量进行计算外，还会加上局部区域的位置嵌入向量，从而使得自注意力计算更加

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