ViT（vision transformer）原理快速入门_vit算法

本专题需要具备的基础：

• 了解深度学习分类网络原理。
• 了解2017年的transformer。

Transformer 技术里程碑：

ViT简介

时间：2020年CVPR

论文全称：《An Image is Worth 16*16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》

发明人：谷歌团队

简介：论文中提出了 Vision Transformer (ViT)，能直接利用 Transformer 对图像进行分类，而不需要卷积网络。（论文中也提到CNN+transformer，但效果差不多）

基本原理：将图像划分为16x16的小切片，转成序列，输入ViT中，得到分类。

ViT算法全貌

 ViT算法结构图

 备注：上图14*14*768卷积的结果拉平后是196*768，图中（197*768）写错了。

有了基础，理解上图不是很复杂，代码也不是很长，记录几个要点：

1. 图像是怎么输入transformer中的：用一个16x16尺度，步长为16，通道数为768的卷积，对图像进行特征提取，这种卷积，相当于把图片信息，分割为独立的14*14的小切片。14x14后续会拉平，就成为NLP中序列一样。
2. 类别编码（class token）：假设你9个向量经过编码器之后，你该选择哪一个向量进入到最后的分类头呢？因此这里作者给了额外的一个用于分类的向量，与输入进行拼接。同样这是一个可学习的变量。这东西刚开始会随机初始化，作为图像的类别编码信息，然后会和图像切片信息做通道拼接。
3. 位置编码：位置编码有两种方式，一种以固定算法生成，另一种是自动学习，ViT中用的自动学习。
4. 怎么得到分类结果：经过transformer encoder后，数据维度为197 x 768，其中，1x768是网络预测的类别信息，196x768是图像每个‘切片’的信息。后续只要单独提取出类别信息这一维度，通过全连接层（1 x 768转成 1 x class_num）、softmax等，就能让网络学会给出类别索引序号。

问题：为什么刚开始要将224*224的图像通过16*16的卷积核（步长为16）把图形处理成14*14然后拉成一维，而不是直接先把图形拉成一维然后接个全连接层将图形变形为196？

1. 保留空间信息

• 分块操作：通过将图像切分为多个16x16的块，每个块可以保留一部分图像的空间信息。这对于理解图像的局部结构很重要，因为这些局部结构（如物体的一部分或特定的纹理）对于图像分类、物体检测等任务是有意义的。

• 直接拉平：如果直接将整个图像拉平成一维向量，那么所有的空间信息都会丢失。虽然可以通过一个全连接层尝试学习这些信息，但这通常是不高效的，因为全连接层没有设计来特别处理空间结构，且参数量会非常大，增加了模型的复杂度和过拟合的风险。

2. 减少计算复杂度

• 分块减少序列长度：通过将图像分割成小块，可以显著减少Transformer模型处理的序列长度。例如，将224x224图像分割成16x16的块，得到的序列长度为224/16∗224/16=196224/16∗224/16=196。这比直接处理整个图像的像素要少得多，从而减少了计算复杂度。

• 全连接层复杂度高：相比之下，如果先将图像拉平成一维向量，再通过一个全连接层变换到所需维度，不仅会丢失空间信息，而且全连接层的参数数量会非常庞大，因为每个输入节点都要与每个输出节点连接。这会导致计算量大大增加，并增加过拟合的风险。

3. 对齐与自然语言处理模型

• 模仿NLP处理方式：Vision Transformer的设计灵感部分来自于NLP领域的Transformer模型，其中文本通常被分割成词或子词单元。通过将图像分割成块，每个块就类似于文本中的一个“词”，这样的处理方式使得ViT可以借鉴NLP中的一些高效技术，例如注意力机制，来处理图像数据。

结论

综上所述，ViT通过分块处理图像而非直接拉平，旨在保留图像的空间信息，减少计算复杂度，并借鉴NLP中成功的处理方式。这种方法使得模型能够更有效地处理大规模图像数据，并利用Transformer的优点来学习图像的全局和局部特征。

较好的参考资料

Vision Transformer详解_霹雳吧啦Wz-CSDN博客