1 概述

这篇论文是一篇将tranformer引入到图像领域的里程碑式的文章。因为这是第一次在处理图像时，将所有的卷积模块统统抛弃，只使用attention。并且实验证明了只用attention比使用卷积的网络在图像分类上效果要更好。

正片文章的内容并不难理解，前提熟知transformer的原理，不了解或者想要回顾一下的小伙伴，可以看我的另一篇搞懂Transformer。

而论文提出的vision transorformer就是在transformer的输入和输出上做了一些手脚，对transformer自身没有任何改动。

卷积模块在图像领域几乎已经位于不可替代的地位了，作者进行这样的尝试的原因是transformer在NLP领域取得了巨大的成功，说不定在图像领域也有奇效，并且同样的参数量下tranformer的计算效率比卷积模块更高。

经过试验之后，作者发现在训练数据量较小的情况下（如ImageNet），vision transformer的效果比resnet这样的主流卷积网络效果略差。但是当有大量的数据可以提供预训练的时候（如谷歌内部的JFT-300M），vision transformer的优势就体现出来了。在大数据集上预训练之后，再在小数据集上进行finetune，vision tranformer就比其他的主流卷积分类模型要好了。

卷积网络的计算方式有针对图像的很强的inductive bias。其一，卷积利用卷积核的方式告诉了卷积网络，每个像素点和它周围的像素点有很大的关联；其二，卷积核权重共享的机制告诉了卷积网络，图像当中的物体移动之后，仍旧是相同的物体。而这两点，vision transformer都不知道，因此它需要更多的数据来学习。

2 方法简述

vision transformer的结构并不复杂，一看图就明白了，其示意图如下图2-1所示。实在不明白的，看一下参考资料[4]或者[5]的代码就非常清楚了。

总体上可以分为两大块来看，encoder之前和encoder之后。中间的transformer encoder就不说了，就是标准的transformer，不过可以有$L$层。当然也可把encoder换成比如BERT之类的其他的transformer。

图2-1 vision transformer示意图

2.1 encoder之前

输入的图像会被切成一块块patches，一般代码实现当中会用patch_size来表示每一个patch的长和宽，切成patches之后，从左往右，从上往下排列成一个patches的序列，每个patch会被展开成patch_size[0] x patch_size[1]的输入，经过embedding层之后输出。此时的输出就是图2-1中transformer encoder下方1-9数字旁粉色的模块。

接着会在头部额外concat上一个特殊的特征*，这个特征的维度和patch经过embedding之后的维度一样，并且是可以被学习的。这个特征和BERT的class token很像。

同时会对所有的特征加上表示位置信息的position embedding，这个也是可以被学习的。注意是加上，而不是concat。

2.2 encoder之后

transformer encoder的每一个输入都会对应一个输出，在图像分类时，我们只需要拿第0个embedding对应的输出，过几层全连接来进行分类即可。

如此看来，这个0也就像是模型自己学出来的一个管家，它整理了所有patches的信息。

其他真的没啥了，总结起来就是前处理+后处理+超大的数据集。

3 实验结果

作者把vision transformer的效果和BiT进行了对比，这个也是他们自己出的一个模型。总的来说就是在各个数据集上都有更好的表现，而且训练所需要的资源也更为节省了，具体数据如下表3-1所示。

表3-1 试验结果表

除此之外，作者还将模型学到的东西进行了可视化，其示意图如下图3-1所示。

图3-1 模型结果可视化

图3-1左是图片刚输入每个patch在做embedding时，对patch进行embedding的filter学习到的权重的主成分结果图，可以看到不同的filter会关注patch的不同位置和不同纹理。

图3-1中间是每个patch在和其他patch之间的position embedding的相似程度，可以看出，position embedding的确有学出patch之间的距离。

图3-1右边是模型16个heads的attention distance的平均距离，这里可以看到，在浅层的时候，有些head就已经在看距离自身很远的patch了，这是CNN做不到的。

参考资料

[1] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
[2] Yannic Kilcher讲解vision transformer
[3] 秋刀鱼的炼丹工坊讲vision transformer
[4] https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
[5] https://keras.io/examples/vision/image_classification_with_vision_transformer/