240701_昇思学习打卡-Day13-Vision Transformer图像分类

Transformer最开始是应用在NLP领域的，拿过来用到图像中取得了很好的效果，然后他就要摇身一变，就叫Vision Transformer。

该部分内容还是参考太阳花的小绿豆-CSDN博客大佬的视频11.1 Vision Transformer(vit)网络详解_哔哩哔哩_bilibili及查阅资料，以下为本人学习总结，肯定没有大佬详尽，建议去看大佬视频。

模型网络结构

Vision Transformer（ViT）模型主要由三个模块组成，以下是模型框架：

Linear Projection of Flattened Patches(Embedding层)

Transformer Encoder(图右侧有给出更加详细的结构)

MLP Head（最终用于分类的层结构）

首先，Transformer是从NLP领域学习改进过来的嘛，所以人家训练的认识的是字，也就是一串token（向量）序列，而我们直接给模型输入一个图片，人认识都不认识，更别说预测了。

Embedding层（Linear Projection of Flattened Patches）结构

对于图像数据而言，其数据格式为 $H,W,C$ ，我们就要先通过Embedding层（图中的Linear Projection of Flattened Patches）给他转换一下，尝试把图片分为一堆小的Patches，此处把输入图片按照16*16的Patch进行划分（就图中左下角画的九宫格这个意思），每个Patch数据shape会变为 $16,16,3$ ，通过映射得到一个长度为768的向量（token），即 $16,16,3$ -> $768$ 。

代码实现中直接使用卷积层，ViT也有好几种类型，此处以ViT-B/16为例，直接使用shape=16X16，stride=16，个数768的卷积层，原输入图像通过这层卷积后维度由 $224,224,3$ 变成 $14,14,768$ ，然后把H和W两个维度展平（两个14），即 $14,14,768$ -> $196,768$ ，此时这个二维矩阵正是Transformer想要的。

在输入Transformer Encoder之前要加上 $class$ token以及Position Embedding。这个 $class$ token是用于分类的，是一个可训练的参数，数据格式和上面得到的token一样都是一个向量，此处就是一个长度为768的向量，维度为 $1,768$ ，与上面的token拼接在一起就是 $197,768$ ，此外，还要添加一个Position Embedding用于定位，定位拆出来的这个块在原图的什么位置，如果没有这个Position Embedding，这就是一堆乱的拼图，有时候我们不知道原图的情况下，玩儿4*4的拼图都费劲，更别说让机器啥都不知道来拼16X16的拼图了，这个Position Embedding原理如下：

图片右侧有色条，最上面最黄色的部分就是相似度最高的，可以看图中左上角第一张图，他的左上角（1，1）的位置就是它本身嘛，肯定就是最像自己的地方，所以在颜色表现上就是最黄的，第一行和第一列都是和他相似度比较高的，所以颜色都在色条的上半部分。就通过这个表现记录了其位置。

Position Embedding是直接在原来的token上进行相加，所以shape应该与原来的token保持一致，为 $197,768$ ，在这个加法过程中维度不会发生变化，是直接相加。

Transformer Encoder

Transformer Encoder其实就是重复堆叠Encoder Block L次，下图是大佬绘制的Encoder Block，主要由以下几部分组成：

Layer Norm，这种Normalization方法主要是针对NLP领域提出的，这里是对每个token进行Norm处理

Multi-Head Attention，这个结构之前在讲Transformer中很详细的讲过，见上期240630_昇思学习打卡-Day12-Transformer中的Multiple-Head Attention-CSDN博客

Dropout/DropPath，在原论文的代码中是直接使用的Dropout层，在但rwightman实现的代码中使用的是DropPath（stochastic depth），可能后者会更好一点。

MLP Block，如图右侧所示，就是全连接+GELU激活函数+Dropout组成也非常简单，需要注意的是第一个全连接层会把输入节点个数翻4倍[197, 768] -> [197, 3072]，第二个全连接层会还原回原节点个数[197, 3072] -> [197, 768]

MLP Head

在Transformer Encoder中，输出的shape和输入得shape是一样的，输出的还是 $197,768$ ，出来之后我们要添加一个Layer Norm层，把我们之前添加进去的class $token$ 拿出来，这么费工夫不就是为了最后得到这个分类信息嘛，然后通过MLP Head得到最终的分类结果，在训练自己的数据集时，这一层只需要一个简单的Linear，在原论文训练数据集上较为复杂，由Linear+tanh激活函数+Linear组成。

以下为大佬本人画的整个流程图，极其详尽，吹爆了：

因为近期期末周，所以记录的可能较为简单

打卡图片：

参考博客：

11.1 Vision Transformer(vit)网络详解_哔哩哔哩_bilibili

详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention_transformer multi head-CSDN博客

Vision Transformer详解-CSDN博客

以上图片均引用自以上大佬博客，如有侵权，请联系删除