不同类型Vision Transformer模型

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉模型。以下是几种不同类型的ViT模型：

1. ViT-B/16：这是ViT的基础模型，它有12个Transformer块，每个块有768个隐藏单元。其中“B”表示基础模型，16表示输入图像被分成16 x 16个图块。

2. ViT-L/16：这是ViT的大型模型，它有24个Transformer块，每个块有1024个隐藏单元。其中“L”表示大型模型，16表示输入图像被分成16 x 16个图块。

3. ViT-H/14：这是ViT的超大型模型，它有32个Transformer块，每个块有1280个隐藏单元。其中“H”表示超大型模型，14表示输入图像被分成14 x 14个图块。

4. DeiT：这是基于ViT的改进模型，使用了更高效的训练方法和更多的数据进行训练，达到了与更大的ViT模型相当的性能。

5. Swin Transformer：这是一种基于ViT的改进模型，它引入了分层的Transformer结构和窗口式的自注意力机制，具有更好的计算效率和图像处理能力。

以上是几种不同类型的ViT模型，它们在模型规模、性能和计算效率等方面有所不同，可以根据具体任务和计算资源来选择不同的模型。

相关问题

vision transformer模型详解

### Vision Transformer (ViT) 模型介绍

#### 原理概述
Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，专为图像识别和计算机视觉任务设计。不同于传统卷积神经网络(CNN)，ViT直接将图像划分为固定大小的小块(patch)，并将其转换成一维向量序列作为输入[^3]。

#### 模型结构
ViT的核心组件包括以下几个部分：

- **Patch Embedding**: 图像被分割成多个不重叠的小方块(Patch)，每个patch通过线性变换映射到预定义维度d的空间内形成token表示。

- **Positional Encoding**: 为了保留位置信息，在得到patch tokens之后会加上可训练的位置编码，使得模型能够区分不同顺序下的相同内容组合[^1].

- **Transformer Encoder Layers**: 这些层由多头自注意力(Multi-head Self-Attention, MSA)模块和前馈全连接网络(Feed Forward Network, FFN)组成。MSA允许模型捕捉全局依赖关系；FFN则负责局部特征提取与非线性变换。整个过程经过多次迭代加深理解程度[^4].

class Block(nn.Module):
    """Transformer block."""
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_path=0.):
        super().__init__()
        
        self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.attn = Attention(
            dim,
            num_heads=num_heads,
            qkv_bias=qkv_bias,
        )
        ...

- **Classification Head**: 在最后一个encoder layer输出的基础上附加一个额外的[CLS] token用于分类任务。最终通过对该特殊标记对应的隐藏状态做线性投影获得预测类别概率分布.

#### 应用领域
由于其强大的表达能力和灵活性，ViT已被广泛应用于各种计算机视觉任务中，如物体检测、语义分割等。此外，研究者们也在探索如何进一步改进ViT以适应更多样化的需求，比如跨模态理解和生成对抗网络等方面的工作正在积极开展当中[^2].

vision transformer模型图

### Vision Transformer (ViT) 模型架构概述

Vision Transformer (ViT) 将图像分割成固定大小的多个patch序列，这些patch被线性嵌入并附加位置编码后输入到标准的Transformer Encoder中[^1]。整个过程保持了原始Transformer的设计理念，即通过自注意力机制来捕捉全局依赖关系。

#### 图像处理流程
- **Patch Embedding**: 输入图像首先被划分为不重叠的小块(patch)，每个patch会被展平成一维向量并通过线性变换映射至指定维度的空间内。
- **Position Encoding**: 为了保留空间信息，在得到的patch embedding上加上可学习的位置编码。

class PatchEmbed(nn.Module):
    """ Image to Patch Embedding """
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
        super().__init__()
        num_patches = (img_size // patch_size) * (img_size // patch_size)
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = num_patches
        
        self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)

    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)
        return x

#### 主干网络 - Transformer Encoders
核心部分由一系列堆叠的标准Transformer Encoder组成，每一层都包含了多头自注意模块(Multi-head Self-Attention Layer) 和前馈神经网络(Feed Forward Network)[^2]：

import torch.nn as nn
from transformers import BertConfig, BertModel

config = BertConfig(
    hidden_size=embed_dim,
    num_hidden_layers=num_layers,
    num_attention_heads=num_heads,
    intermediate_size=intermediate_size,
)

transformer_encoder = BertModel(config)

#### 输出阶段
最终输出通常会经过一层全连接层转换为目标类别数目的logits值用于分类任务。对于其他下游任务，则可以根据需求调整最后一层的具体实现方式[^3]。