Vision Transformer(ViT)

Vision Transformer(ViT)是一种将​​Transformer模型​​应用于计算机视觉任务的创新方法,由Google Research团队在2020年提出。它打破了传统卷积神经网络(CNN)在图像处理中的主导地位,通过全局注意力机制直接建模图像块(patches)之间的关系,尤其在大规模数据集上表现出色。


​ViT的核心思想​

  1. ​图像分块处理​

    将输入图像分割为固定大小的​​图像块​​(如16x16像素),每个块展平后通过线性变换映射为嵌入向量(Embedding)。

    例如​:一张224x224的图片,分割为16x16的块后,得到14x14=196个块。

  2. ​位置编码​

    为每个块添加​​位置嵌入​​(Position Embedding),以保留图像的空间信息(Transformer本身不感知位置)。

  3. ​Transformer编码器​

    将处理后的序列输入标准的Transformer编码器,通过​​多头自注意力机制​​(Multi-Head Self-Attention)捕捉全局依赖关系。

  4. ​分类头​

    使用特殊的​​[CLS]标记​​(类似BERT)或全局平均池化生成图像表示,最终通过全连接层分类。


​ViT的工作流程​

  1. ​输入处理​

    • 输入图像:(H, W, C) → 分割为N个块 → 每个块展平为(P²·C)维向量(P为块大小)。
    • 线性投影:将每个块映射为D维嵌入向量 → 得到序列(N+1, D)+1为[CLS]标记)。
    • 添加位置编码:为每个块分配位置信息。
  2. ​Transformer编码​

    通过多个Transformer层(如12层)处理序列,每层包含:

    • ​前馈网络(FFN)​:非线性变换。
    • ​多头自注意力​:计算块间相关性。
  3. ​分类输出​

    取[CLS]标记对应的输出向量 → 全连接层 → 类别概率。


​ViT vs. CNN:关键区别​

特性 ViT CNN
​感受野​ 全局(自注意力) 局部(卷积核逐步扩大)
​归纳偏置​ 无空间先验(需位置编码) 局部性、平移不变性
​数据需求​ 需大规模数据(如JFT-300M) 中小规模数据即可
​计算效率​ 高分辨率图像计算成本高 适合高分辨率(池化降低维度)

​ViT的优缺点​

✅ ​​优点​​:

  • ​全局建模能力​:自注意力机制捕捉长距离依赖。
  • ​可扩展性​:模型深度和宽度易扩展(如ViT-Huge)。
  • ​统一架构​:与NLP共享Transformer,便于多模态任务。

❌ ​​缺点​​:

  • ​数据依赖性强​:小数据集上易过拟合,需预训练(如ImageNet-21k)。
  • ​计算资源消耗大​:高分辨率图像处理成本高。
  • ​细节丢失​:分块可能忽略局部纹理(可通过小尺寸块缓解)。

​ViT的变体与改进​

  1. ​DeiT​ ​(Data-efficient ViT)

    通过知识蒸馏(使用CNN作为教师模型)减少数据依赖。

  2. ​Swin Transformer​

    引入​​层级结构​ ​和​​滑动窗口注意力​​,提升分辨率适应性和计算效率。

  3. ​MAE​ ​(Masked Autoencoder)

    借鉴BERT的掩码建模,通过重建掩码图像块进行自监督预训练。


​应用场景​

  • ​图像分类​(如ImageNet)
  • ​目标检测​(如DETR)
  • ​图像生成​(如ViT-GAN)
  • ​医学图像分析​ (如病理切片分类)

​代码示例(PyTorch)​

python 复制代码
import torch
from torchvision.models import vit_b_16

# 加载预训练ViT模型(ImageNet-21k预训练)
model = vit_b_16(pretrained=True)

# 输入处理:224x224图像 → 分为16x16块
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(x)  # 输出类别概率

​总结​

ViT通过​​纯Transformer架构​ ​实现了图像的高效全局建模,推动了视觉与语言模型的统一。尽管对数据量和计算资源要求较高,但其在​​大规模任务​ ​和​​多模态学习​​(如CLIP)中的潜力使其成为计算机视觉领域的重要里程碑。

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