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昇思25天学习打卡营第18天|Vision Transformer图像分类

昇思25天学习打卡营第18天|Vision Transformer图像分类

这节课主要是介绍Vision Transformer(ViT),ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下,依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。主要包括环境准备与数据读取、模型解析、模型训练与推理三部分
首先学习了模型结构ViT模型的主体结构是基于Transformer模型的Encoder部分(部分结构顺序有调整,如:Normalization的位置与标准Transformer不同),其结构图[1]如下:
在这里插入图片描述
模型特点
ViT模型主要应用于图像分类领域。因此,其模型结构相较于传统的Transformer有以下几个特点:

1.数据集的原图像被划分为多个patch(图像块)后,将二维patch(不考虑channel)转换为一维向量,再加上类别向量与位置向量作为模型输入。
2.模型主体的Block结构是基于Transformer的Encoder结构,但是调整了Normalization的位置,其中,最主要的结构依然是Multi-head Attention结构。
3.模型在Blocks堆叠后接全连接层,接受类别向量的输出作为输入并用于分类。通常情况下,我们将最后的全连接层称为Head,Transformer Encoder部分为backbone。

下面将通过代码实例来详细解释基于ViT实现ImageNet分类任务。

注意,本教程在CPU上运行时间过长,不建议使用CPU运行.

1.环境准备与数据读取
确保本地已经安装了Python环境并安装了MindSpore。
首先我们需要下载本案例的数据集,可通过http://image-net.org下载完整的ImageNet数据集,本案例应用的数据集是从ImageNet中筛选出来的子集。
运行第一段代码时会自动下载并解压,请确保你的数据集路径如以下结构。
.dataset/
├── ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz
├── train/
├── infer/
└── val/

%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14,如需更换mindspore版本,可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
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# 查看当前 mindspore 版本
!pip show mindspore
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from download import download

dataset_url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/vit_imagenet_dataset.zip"
path = "./"

path = download(dataset_url, path, kind="zip", replace=True)
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import os

import mindspore as ms
from mindspore.dataset import ImageFolderDataset
import mindspore.dataset.vision as transforms


data_path = './dataset/'
mean = [0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255]
std = [0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255]

dataset_train = ImageFolderDataset(os.path.join(data_path, "train"), shuffle=True)

trans_train = [
    transforms.RandomCropDecodeResize(size=224,
                                      scale=(0.08, 1.0),
                                      ratio=(0.75, 1.333)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(prob=0.5),
    transforms.Normalize(mean=mean, std=std),
    transforms.HWC2CHW()
]

dataset_train = dataset_train.map(operations=trans_train, input_columns=["image"])
dataset_train = dataset_train.batch(batch_size=16, drop_remainder=True)
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2.模型解析
2.1 Transformer基本原理

Transformer模型源于2017年的一篇文章。在这篇文章中提出的基于Attention机制的编码器-解码器型结构在自然语言处理领域获得了巨大的成功。模型结构如下图所示:

在这里插入图片描述
其主要结构为多个Encoder和Decoder模块所组成,其中Encoder和Decoder的详细结构如下图[2]所示:

在这里插入图片描述
Encoder与Decoder由许多结构组成,如:多头注意力(Multi-Head Attention)层,Feed Forward层,Normaliztion层,甚至残差连接(Residual Connection,图中的“Add”)。不过,其中最重要的结构是多头注意力(Multi-Head Attention)结构,该结构基于自注意力(Self-Attention)机制,是多个Self-Attention的并行组成。

2.2 Attention模块
以下是Self-Attention的解释,其核心内容是为输入向量的每个单词学习一个权重。通过给定一个任务相关的查询向量Query向量,计算Query和各个Key的相似性或者相关性得到注意力分布,即得到每个Key对应Value的权重系数,然后对Value进行加权求和得到最终的Attention数值。
在Self-Attention中:
1.最初的输入向量首先会经过Embedding层映射成Q(Query),K(Key),V(Value)三个向量,由于是并行操作,所以代码中是映射成为dim x 3的向量然后进行分割,换言之,如果你的输入向量为一个向量序列(

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