Tokens-to-Token ViT：重塑视觉Transformer的新篇章

在深度学习和计算机视觉领域，Transformer模型一直备受关注。特别是自从Vision Transformer (ViT)在图像分类任务中取得了令人瞩目的成绩后，Transformer模型在视觉任务中的应用越来越广泛。然而，ViT模型存在参数数量庞大、计算复杂度高等问题，限制了其在实际应用中的性能。为了克服这些问题，本文提出了一种新的Tokens-to-Token Vision Transformer (T2T-ViT)模型，并在ImageNet数据集上进行了从零开始的训练。

一、T2T-ViT的创新思路

T2T-ViT的核心思想是在每个tokens-to-token (T2T)步骤中，将transformer层输出的tokens重构为图像，然后对图像进行重叠(soft split)的分割，最后将周围的tokens通过flatten分割的patches聚集在一起。这样，来自周围patches的局部结构信息就被嵌入到了要输入到下一transformer层的tokens中。通过这种方式，T2T-ViT能够在减少参数数量和计算复杂度的同时，保持甚至提升模型的性能。

二、T2T-ViT的实现方法

在T2T-ViT中，首先使用传统的ViT将图像分割成固定长度的tokens。然后，在每个T2T步骤中，将这些tokens重构为图像，并对图像进行重叠的分割。这样，每个token都能够捕获到周围tokens的信息，从而增强了模型的局部结构感知能力。接下来，将分割后的tokens进行flatten操作，并将它们聚集在一起，形成新的tokens。这些新的tokens将作为下一transformer层的输入。

通过多个T2T步骤的迭代，T2T-ViT能够逐步提取图像的局部和全局信息，从而实现高性能的图像分类。此外，由于T2T-ViT在每个T2T步骤中都对tokens进行了重构和聚集，因此其参数数量和计算复杂度相较于传统的ViT模型有了显著的降低。

三、T2T-ViT在ImageNet上的表现

为了验证T2T-ViT的有效性，本文在ImageNet数据集上进行了从零开始的训练。实验结果表明，T2T-ViT在减少参数数量和计算复杂度的同时，实现了3.0%以上的性能改进。具体来说，T2T-ViT在ImageNet上的top-1准确率达到了83.2%，超过了ResNet等传统CNN模型的性能，达到了与MobileNet相当的水平。此外，T2T-ViT还具有更好的泛化能力，在迁移到其他视觉任务时也能够取得良好的性能。

四、T2T-ViT的实际应用

由于T2T-ViT具有较低的参数数量和计算复杂度，因此在实际应用中具有更大的潜力。例如，在移动设备或嵌入式设备上运行视觉任务时，T2T-ViT可以实现更高的性能和更低的能耗。此外，T2T-ViT还可以应用于实时视频处理、自动驾驶等领域，为这些领域提供高效且准确的视觉感知能力。

总之，Tokens-to-Token Vision Transformer (T2T-ViT)是一种新型的视觉Transformer模型，通过在每个T2T步骤中重构和聚集tokens来提取图像的局部和全局信息。T2T-ViT在ImageNet上实现了令人瞩目的性能改进，并在实际应用中具有广泛的潜力。随着Transformer模型在视觉任务中的不断发展和应用，T2T-ViT有望为未来的视觉感知任务提供新的解决方案。