Vision Transformer (ViT)的原理讲解与后续革新【附上pytorch的代码！】

Vision Transformer (ViT)详解

一、背景介绍

  Vision Transformer (ViT)是Google团队在2020年提出的一种新型图像分类模型，它成功地将Transformer架构应用于视觉领域。通过将图像分割成多个patch并送入Transformer编码器处理，ViT模型能够在大规模数据集上实现卓越的性能，超越了传统的CNN模型。本文将详细解析ViT模型的工作原理、关键组件以及代码实现。以新手的身份来谈谈自己的理解。

二、相关工作

  Transformers最初由Vaswani等人提出，用于机器翻译任务，并随后在多个NLP任务中取得了显著成果。这些基于大型Transformers的模型通常首先在大型语料库上进行预训练，然后根据具体下游任务进行微调。ViT模型借鉴了这种预训练与微调的策略，将其应用于图像分类任务中。

三、方法

1. 图像块嵌入 (Patch Embeddings)
     ViT模型首先将输入图像分割成一系列固定大小的patch（例如16x16像素）。然后，每个patch通过线性层转换为固定长度的向量，这些向量将作为Transformer编码器的输入。

2. 可学习的位置嵌入 (Learnable Position Embeddings)
     由于Transformer模型本身不具有处理序列位置信息的能力，因此ViT引入了可学习的位置嵌入来弥补这一缺陷。位置嵌入是一个与patch嵌入维度相同的向量表，其中每一行代表一个位置向量。通过将位置嵌入与patch嵌入相加，模型能够捕捉到图像中不同位置的信息。
   

3. Transformer 编码器
     ViT模型的核心组件是Transformer编码器，它负责处理经过嵌入的图像块序列。Transformer编码器由多个堆叠的编码器层组成，每个编码器层包含自注意力机制和前馈神经网络。通过多层堆叠，模型能够捕捉到图像中的多层次信息。
   

# MHA
class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):
        super().__init__()
 
        self.num_heads = num_heads
        head_dim = dim // num_heads
 
        self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5
 
        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
        self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
 
        # 附带 dropout
        self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)
 
    def forward(self, x):
        B, N, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple)
 
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        attn = self.attn_drop(attn)
 
        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        x = self.proj(x)
        x = self.proj_drop(x)
 
        return x
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4. 归纳偏置与混合架构
     与CNN模型相比，ViT模型摒弃了卷积操作，完全依赖于自注意力机制来处理图像块序列。这种设计使得ViT能够捕捉到图像中的全局信息，并在大规模预训练后在多个图像识别任务中取得优异的结果。同时，一些研究也探索了将CNN与Transformer相结合的混合架构，以进一步提升模型性能。

5. 微调及更高分辨率
     在预训练阶段，ViT模型通常在大规模数据集上进行训练，以学习通用的视觉特征。然后，针对具体的下游任务（如图像分类、目标检测等），可以通过微调来使模型适应任务需求。此外，为了适应更高分辨率的输入图像，可以采用插值等方法对patch嵌入进行调整。

6. 超参数调整
     在训练ViT模型时，学习率是一个关键的超参数。适当的学习率可以加速模型的收敛速度并提升性能。因此，在训练过程中需要对学习率进行细致的调整和优化。

四、实验

  为了验证ViT模型的有效性，原文在多个图像分类数据集上进行了实验。实验结果表明，ViT模型在大规模数据集上取得了显著的性能提升，并且在微调后能够很好地适应不同的下游任务。

五、后续相关工作

  Vision Transformer（ViT）无疑是近年来计算机视觉领域的一项重大突破，其将Transformer架构成功引入图像识别任务，为处理大尺寸图像和长序列数据提供了一种全新的视角。自ViT模型问世以来，其在图像分类、目标检测等多个任务上均取得了卓越的性能，为计算机视觉领域的发展注入了新的活力。
  在ViT的基础上，后续的研究工作主要围绕模型优化、性能提升以及跨领域应用展开。首先，针对ViT模型参数量和计算量较大的问题，研究者们通过改进模型架构，引入残差注意力模块等方法，有效地减少了模型的参数量和计算量，同时提升了模型的性能。这些改进不仅使得ViT模型在处理大规模数据集时更加高效，还增强了模型对平移不变性的鲁棒性。
  其次，随着预训练技术的发展，研究者们开始探索ViT模型的预训练方法和微调技术。通过在大规模数据集上进行预训练，ViT模型能够学习到更加丰富的视觉特征，从而提高了其在下游任务中的性能。此外，跨模态应用也是ViT模型发展的重要方向之一。通过将图像和文本数据相结合，研究者们构建了一种基于ViT的跨模态模型，用于图像和文本的分类和生成等任务。这种跨模态应用不仅拓展了ViT的应用范围，也为计算机视觉和自然语言处理之间的交互提供了新的思路。ViT模型还在实时性应用和多任务学习等领域展现出巨大的潜力。通过将ViT与轻量级神经网络相结合，研究者们构建了一种高效的实时性目标检测系统，用于监控和安全等领域。同时，为了进一步提高ViT的性能和应用范围，研究者们还尝试了将ViT应用于多任务学习中，通过共享底层特征和信息交互，实现了多个任务的同时优化。

参考资料

论文：Vision Transformer
博客：Vision Transformer详解

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