transformer如何复现

为了将Transformer应用于计算机视觉领域，需要解决将二维图像转换为一维序列的问题。直接将二维图像的像素点拉直成一维像素序列会导致复杂度过高的问题。例如，在图像分类任务中，输入图像的尺寸为224x224，直接拉直后的序列长度为50776，远超过最大序列长度512的限制。对于其他任务，如目标检测和图像分割，输入图像的尺寸可能达到600x600甚至800x800以上。因此，为了在计算机视觉任务中使用自注意力机制，需要提出解决方案来缩小由二维图像转换得到的一维序列长度。

一个解决方法是改变输入源，将卷积神经网络（CNN）提取的中间层特征图转换为一维序列作为Transformer的输入。这样可以大大减小序列的长度。

另一个解决方法是将自注意力机制应用于局部区域而不是整个图像。可以将图像视为HxW的矩阵，将高度方向和宽度方向分别作为一维序列的输入。

在ViT（Vision Transformer）中，处理图像输入的方法是将图像切分成大小相等的图像块，然后展平成向量。每个图像块被视为一个元素，类似于自然语言处理中处理句子的单词。这样，可以直接使用在NLP问题上应用的Transformer模型，无需进行改动，就能处理计算机视觉问题。

在ViT中，图像块经过线性投影（linear projection）之前，需要将其展平成一维序列。同时，还需要考虑位置信息，因为图像是有位置关系的。在ViT中，线性投影过程是将展平的图像块输入一个包含768个神经元的全连接层。这个全连接层将图像块映射到Transformer模型的输入空间。

综上所述，要将Transformer应用于计算机视觉领域，需要解决二维图像转换为一维序列的问题，并且需要适当处理图像块的展平和线性投影过程。这样，就可以复现Transformer在计算机视觉任务中的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Vision Transformer 复现](https://blog.csdn.net/qq_42811373/article/details/122072685)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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