ViT/vit/VIT详解_vit和vit.

参考：

• Vision Transformer详解: https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/118242600

目录：

• x.1 (论文中)模型理解
• x.2 代码理解

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x.1 模型理解

ViT是发表在ICLR2021上的一篇文章，通过将图片分割成一个一个小patch而将Transformer引入了CV。这个ViT的模型可以用下面一张图表示，模型经历的步骤如下：

• 将图片分成一个一个小的patch
• 将patch通过Linear Projection of Flattened Patches展平成一个一个token
• concat一个维度的类别的信息
• add位置信息Position Embedding（这里面的参数是要训练的）
• 将向量传入Transformer Encoder中进行训练
• 将输出的向量中只取类别信息，将类别信息经过MLP Head处理（Linear层/或者Linear + tanh + Linear层）
• 再传入softmax层，输出类型Class

根据上面的步骤，我们将整个ViT分为如下几个部分理解：

• x.1.1 Embedding层结构理解
• x.1.2 Transformer Encoder理解
• x.1.3 MLP Head理解

x.1.1 Embedding层结构理解

以输入224x224的图片大小，ViT-B/16为例，我们将图片切割成16x16的大小，最终我们可以得到$\frac{224\ast 224}{16\ast 16}=196pieces$的patches，即将1张[224, 224, 3]的图片 ->(切割成) 196张[16, 16, 3]的patches。

接着我们将196张[16, 16, 3]patches经过Linear Projection of Flattened Patches转成tokens，即将196个patches的Height，Width和Channel进行展平处理($H\ast W\ast channel$)变成196个[768]的tokens。最终变成[196, 768]的tokens输入，其中196是num_query=num_token，768是query_dimension=token_dimension=词向量长度。

同时我们要增加一个类别信息，类别信息的shape为[1, 768]，我们将类别信息和token进行（concat）拼接，Cat([1, 768], [196, 768]) -> [197, 768]。Q：不是很理解为什么不是196个类别，768长度的词向量变成769的词向量，因为类别应该算是一个特征，而不是样本吧？猜测：可能是因为一整个图片才算一个类别，我们只是输入了一个值？

最后我们需要增加Position Embedding类别信息，这里直接进行（add）加操作，Add([197, 768], [197, 768]) -> [197, 768]这是一个需要训练的操作。通过增加增加Position Embedding，我们的准确率增加了3个点，如下图2。

至此我们得到了[197, 768]的词向量。

x.1.2 Transformer Encoder

单单使用摞了L层的Transformer Encoder。参考https://blog.csdn.net/qq_43369406/article/details/129306734。

我们输入[197, 768]的词向量得到[197, 768]的词向量。

Q: L层是什么意思？A：是串行操作，如下图所示：

x.1.3 MLP Head理解

从[197, 768]中取出添加的类别词向量[1, 768]，以ViT-B/16为例，在MLP Head中经过一个Linear层，再经过一个softmax层得到最终的类别。

x.2 代码理解

代码实现的时候：

• $\ast$在Embedding时，我们使用的是Conv2d的卷积层将[224, 224, 3]的图片卷积成[14, 14, 768]的patch，再经过展平，变成[196, 768]的token。
• 在传入Transformer Encoder前进行了dropout层
• 在Transformer的Encoder Block层中进行了dropout；且在第二个sub-block中的MLP block中增加了GELU激活函数。
• 在传出Transformer Encoder后还进行了一次LN处理。

最终在ViT中采用了3中不同的网络结构，得到的模型效果如下：