在 ViT（Vision Transformer）模型中，输入图像被分割成固定大小的图块，然后通过一个线性变换（通常是一个卷积层）来将每个图块投影到一个较低维度的特征空间。这些投影后的图块被视为序列，然后输入到Transformer模型中。在Transformer的self-attention层中，每个位置的图块都会产生自己的查询（Q）、键（K）和值（V）向量。这些Q、K、V向量用于计算注意力权重，并生成每个位置的输出。
如果输入图像的图块数减少，即图块的数量减少，那么每个图块将捕获更广泛的上下文信息。这意味着在较小的输入图像中，每个位置的图块将覆盖更多的内容。然而，由于图块数的减少，可能会导致每个位置的查询、键和值向量的维度较大，这可能会导致较大的注意力矩阵，从而增加计算成本。为了平衡这一点，可能需要调整Q、K、V向量的维度，以及注意力头的数量，以适应变化的输入大小，并保持计算成本相对较低。
总的来说，如果输入图像的图块数量减少，Q、K、V向量可能会变得更大，以捕获更广泛的上下文信息，并且可能需要调整注意力头的数量以及向量的维度，以适应变化的输入大小。
