Transformer导论之Vision Transformer

在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了主流的架构，其强大的表示能力和并行计算能力使得它在机器翻译、文本生成等任务中取得了显著的效果。然而，在计算机视觉领域，CNN一直占据主导地位。随着深度学习的发展，研究者们开始探索将Transformer模型应用于计算机视觉任务的可能性，于是Vision Transformer应运而生。
Vision Transformer（ViT）的基本思想是将图像视为一系列的patches，类似于文本中的tokens。每个patch被线性嵌入成一个固定维度的向量，然后这些向量被用作Transformer模型的输入。由于Transformer模型具有自注意力机制和多头注意力机制，因此它可以捕获图像中的长距离依赖关系和上下文信息。
Vision Transformer的结构主要由三部分组成：Embedding层、Transformer编码器和分类头。Embedding层将输入的图像划分为若干个patches，每个patch被线性嵌入成一个固定维度的向量。这些向量随后被添加位置编码，以便在Transformer编码器中处理。Transformer编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层。分类头通常是一个简单的全连接层，用于将最后一个Transformer层的输出转换为最终的分类结果。
在实际应用中，Vision Transformer通常使用预训练-微调的方法进行训练。预训练阶段，模型在大量的无标签图像数据上进行训练，学习从图像中提取特征的能力。微调阶段，模型在具体的任务数据上进行训练，学习分类或检测等任务。这种方法的好处是，预训练阶段可以帮助模型学习到一些通用的视觉表示，而微调阶段可以根据具体任务调整模型的参数，提高模型的性能。
总的来说，Vision Transformer是一种强大的计算机视觉模型，它借鉴了自然语言处理中的Transformer模型的思想，并将其应用于图像处理。由于其强大的表示能力和并行计算能力，Vision Transiter在计算机视觉任务中取得了显著的效果。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们期待看到更多基于Transformer的计算机视觉模型的出现。