Vision Transformer（VIT）

Vision Transformer（ViT）是一種新興的圖像分類模型，它使用了類似于自然語言處理中的Transformer的結(jié)構(gòu)來處理圖像。這種方法通過將輸入圖像分解成一組圖像塊，并將這些塊變換為一組向量來處理圖像。然后，這些向量被輸入到Transformer編碼器中，以便對它們進(jìn)行進(jìn)一步的處理。ViT在許多計算機視覺任務(wù)中取得了與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)?shù)男阅埽湓谔幚泶蟪叽鐖D像和長序列數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢。與自然語言處理（NLP）中的Transformer模型類似，ViT模型也可以通過預(yù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)圖像的通用特征表示。在預(yù)訓(xùn)練過程中，ViT模型通常使用自監(jiān)督任務(wù)，如圖像補全、顏色化、旋轉(zhuǎn)預(yù)測等，以無需人工標(biāo)注的方式對圖像進(jìn)行訓(xùn)練。這些任務(wù)可以幫助ViT模型學(xué)習(xí)到更具有判別性和泛化能力的特征表示，并為下游的計算機視覺任務(wù)提供更好的初始化權(quán)重。

Patch Embeddings

Patch embedding是Vision Transformer（ViT）模型中的一個重要組成部分，它將輸入圖像的塊轉(zhuǎn)換為向量，以便輸入到Transformer編碼器中進(jìn)行處理。

Patch embedding的過程通常由以下幾個步驟組成：

• 圖像切片：輸入圖像首先被切成大小相同的小塊，通常是16x16、32x32或64x64像素大小。這些塊可以重疊或不重疊，取決于具體的實現(xiàn)方式。
• 展平像素：每個小塊內(nèi)的像素被展平成一個向量，以便能夠用于后續(xù)的矩陣計算。展平的像素向量的長度通常是固定的，與ViT的超參數(shù)有關(guān)。
• 投影：接下來，每個像素向量通過一個可學(xué)習(xí)的線性變換（通常是一個全連接層）進(jìn)行投影，以便將其嵌入到一個低維的向量空間中。
• 拼接：最后，所有投影向量被沿著一個維度拼接在一起，形成一個大的二維張量。這個張量可以被看作是輸入序列的一個矩陣表示，其中每一行表示一個圖像塊的嵌入向量。

通過這些步驟，Patch embedding將輸入的圖像塊轉(zhuǎn)換為一組嵌入向量，這些向量可以被輸入到Transformer編碼器中進(jìn)行進(jìn)一步的處理。Patch embedding的設(shè)計使得ViT能夠?qū)⑤斎雸D像的局部特征信息編碼成全局特征，從而實現(xiàn)了對圖像的整體理解和分類。

Inductive bias

在Vision Transformer（ViT）模型中，也存在著Inductive bias，它指的是ViT模型的設(shè)計中所假定的先驗知識和偏見，這些知識和偏見可以幫助模型更好地學(xué)習(xí)和理解輸入圖像。

ViT的Inductive bias主要包括以下幾個方面：

• 圖像切片：ViT將輸入圖像劃分為多個大小相同的塊，每個塊都是一個向量。這種切片方式的假設(shè)是，輸入圖像中的相鄰區(qū)域之間存在著相關(guān)性，塊內(nèi)像素的信息可以被整合到一個向量中。
• 線性投影：在Patch embedding階段，ViT將每個塊的像素向量通過線性投影映射到一個較低維度的向量空間中。這種映射方式的假設(shè)是，輸入圖像的特征可以被表示為低維空間中的點，這些點之間的距離可以捕捉到圖像的局部和全局結(jié)構(gòu)。
• Transformer編碼器：ViT的編碼器部分采用了Transformer結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)能夠?qū)π蛄兄械牟煌恢弥g的依賴關(guān)系進(jìn)行建模。這種建模方式的假設(shè)是，輸入圖像塊之間存在著依賴關(guān)系，這些依賴關(guān)系可以被利用來提高模型的性能。

通過這些Inductive bias，ViT模型能夠?qū)斎雸D像進(jìn)行有效的表示和學(xué)習(xí)。這些假設(shè)和先驗知識雖然有一定的局限性，但它們可以幫助ViT更好地處理圖像數(shù)據(jù)，并在各種計算機視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色。

Hybrid Architecture

在ViT中，Hybrid Architecture是指將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer結(jié)合起來，用于處理圖像數(shù)據(jù)。Hybrid Architecture使用一個小的CNN作為特征提取器，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組特征向量，然后將這些特征向量輸入Transformer中進(jìn)行處理。

CNN通常用于處理圖像數(shù)據(jù)，因為它們可以很好地捕捉圖像中的局部和平移不變性特征。但是，CNN對于圖像中的全局特征處理卻有一定的局限性。而Transformer可以很好地處理序列數(shù)據(jù)，包括文本數(shù)據(jù)中的全局依賴關(guān)系。因此，將CNN和Transformer結(jié)合起來可以克服各自的局限性，同時獲得更好的圖像特征表示和處理能力。

在Hybrid Architecture中，CNN通常被用來提取局部特征，例如邊緣、紋理等，而Transformer則用來處理全局特征，例如物體的位置、大小等。具體來說，Hybrid Architecture中的CNN通常只包括幾層卷積層，以提取一組局部特征向量。然后，這些特征向量被傳遞到Transformer中，以捕捉它們之間的全局依賴關(guān)系，并輸出最終的分類或回歸結(jié)果。

相對于僅使用Transformer或CNN來處理圖像數(shù)據(jù)，Hybrid Architecture在一些圖像任務(wù)中可以取得更好的結(jié)果，例如圖像分類、物體檢測等。

Fine-tuning and higher resolution

在ViT模型中，我們通常使用一個較小的分辨率的輸入圖像（例如224x224），并在預(yù)訓(xùn)練階段將其分成多個固定大小的圖像塊進(jìn)行處理。然而，當(dāng)我們將ViT模型應(yīng)用于實際任務(wù)時，我們通常需要處理更高分辨率的圖像，例如512x512或1024x1024。

為了適應(yīng)更高分辨率的圖像，我們可以使用兩種方法之一或兩種方法的組合來提高ViT模型的性能：

• Fine-tuning: 我們可以使用預(yù)訓(xùn)練的ViT模型來初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，然后在目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。這將使模型能夠在目標(biāo)任務(wù)中進(jìn)行特定的調(diào)整和優(yōu)化，并提高其性能。
• Higher resolution: 我們可以增加輸入圖像的分辨率來提高模型的性能。通過處理更高分辨率的圖像，模型可以更好地捕捉細(xì)節(jié)信息和更全面的視覺上下文信息，從而提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

通過Fine-tuning和Higher resolution這兩種方法的組合，我們可以有效地提高ViT模型在計算機視覺任務(wù)中的表現(xiàn)。這種方法已經(jīng)在許多任務(wù)中取得了良好的結(jié)果，如圖像分類、目標(biāo)檢測和語義分割等。

PyTorch實現(xiàn)Vision Transformer

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import transforms, datasets
# 定義ViT模型
class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, num_classes=1000, dim=768, depth=12, heads=12, mlp_dim=3072):
        super(ViT, self).__init__()
        # 輸入圖像分塊
        self.image_size = image_size
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = (image_size // patch_size) ** 2
        self.patch_dim = 3 * patch_size ** 2
        self.proj = nn.Conv2d(3, dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        # Transformer Encoder
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=heads, dim_feedforward=mlp_dim), num_layers=depth)
        # MLP head
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.fc = nn.Linear(dim, num_classes)
    def forward(self, x):
        # 輸入圖像分塊
        x = self.proj(x)
        x = x.flatten(2).transpose(1, 2)
        # Transformer Encoder
        x = self.transformer_encoder(x)
        # MLP head
        x = self.layer_norm(x.mean(1))
        x = self.fc(x)
        return x
# 加載CIFAR-10數(shù)據(jù)集
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False)
# 實例化ViT模型
model = ViT()
# 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 訓(xùn)練模型
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for epoch in range(num_epochs):
    # 訓(xùn)練模式
    model.train()
    train_loss = 0.0
    train_acc = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        # 前向傳播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        # 反向傳播和優(yōu)化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 統(tǒng)計訓(xùn)練損失和準(zhǔn)確率
        train_loss += loss.item() * images.size(0)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        train_acc += torch.sum(preds == labels.data)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    train_acc = train_acc

以上就是Vision Transformer圖像分類模型導(dǎo)論的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Vision Transformer的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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