ViT：视觉 Transformer

• • 网络结构
  • Transformer 编码器
  • MLP 头
  • CNN 和 Transformer

 

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网络结构

Transformer 的优势：注意力机制相当于一个多标签检索系统，位置嵌入能知道每个单词的位置，而且适合并行。

尝试把 Transformer 迁移到视觉领域。

ViT 在 Transformer 基础上：

• 输入：为了把图像空间序列化，引入了图片切分预处理、patch+位置嵌入
• 主干：Transformer
• 输出：MLP头及分类器

图片切分预处理：如输入图片大小为 224x224，将图片分为固定大小的patch（16x16），则每张图像会生成 $\frac{224\ast 224}{16\ast 16}=196个patch$ ，把这些图像块摆成一行，即输入序列长度为196。

在图片块和 Transformer 之间，还有一个全连接层，对维度进行缩放。

patch+位置嵌入：给每个图像块，添加位置。

数学公式：

• $\begin{array}{c}{z}_0=[{\mathbf{x}}_{\mathrm{class}};{\mathbf{x}}_p^1\mathbf{E};{\mathbf{x}}_p^2\mathbf{E};\cdots ;{\mathbf{x}}_p^N\mathbf{E}]+{\mathbf{E}}_{pos},\mathbf{E}\in {\mathbb{R}}^{(P^2\cdot C)\times D},{\mathbf{E}}_{pos}\in {\mathbb{R}}^{(N+1)\times D}\text{(1)}\end{array}$

$z_0$ 的输入图像进行编码，$z_0$表示输入图像的嵌入向量。

${\mathbf{x}}_p^{(1)}$ 表示第一个图像块的嵌入向量，$\mathbf{E}$ 是位置嵌入矩阵，用于将图像块的位置信息编码到嵌入向量中。

${\mathbf{E}}_{\text{pos}}$ 是位置编码矩阵，用于将位置信息添加到输入数据中。

${\mathbf{x}}_{\mathrm{class}}$向量用于解决图像分类问题，将整个图像的类别信息引入Transformer模型。

Transformer 编码器

计算出 $z_0$ 后，输入到 Transformer 编码器（没有用解码器）：

输入部分：

• Layer Norm：把 $z_0$ 归一化，再 Q、K、V 分离。

• 残差连接，减轻梯度消失、爆炸。

MSA：多头注意力，每个注意力头负责捕捉图像的不同局部信息，把图像中多个差异拿出来进行学习。

MLP 头

多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络：

MLP 分类头就是一个全连接层。

TA 的工作流程：

• 接受编码器的输出
• 先把 ${\mathbf{x}}_{\mathrm{class}}$ 提取出来
• 再分类

ViT编码器的输出将是一个形状为(4, 16, 512)的张量。

• 第一个维度4表示批次大小，即有4张输入图像。
• 第二个维度16表示每张图像被分割为16个图像块。
• 第三个维度512表示每个图像块的表示维度，即隐藏层的维度。

这个编码器输出可以包含输入图像的全局信息和局部信息的组合。

每个图像块的表示捕捉了该图像块的局部特征，而整个编码器输出则综合了所有图像块的信息，包括它们之间的关系，从而提供了更全局的图像信息。

CNN 和 Transformer

CNN擅长处理图像的局部特征，而ViT模型擅长处理图像的全局特征和整体类别信息。

选择CNN模型的情况：

• 当任务关注图像的局部特征，比如纹理、形状、边缘等。
• 当处理的图像较大，且局部特征在整体中仍然具有较大的重要性。
• 当数据集较小，而且已经有了一些经典的CNN模型在类似任务上表现良好。

选择ViT模型的情况：

• 当任务需要关注图像的全局特征和整体类别信息。
• 当处理的图像相对较小，且全局结构和上下文信息对于任务很重要。
• 当数据集较大，可以利用更强大的模型来提取全局信息和学习更复杂的特征。