Vision Transformer是更先进的Transformer架构嘛？

是的，Vision Transformer（ViT）是一种先进的Transformer架构，专为计算机视觉任务设计。它将Transformer模型从自然语言处理领域引入到图像识别中，打破了传统卷积神经网络（CNN）在视觉领域的主导地位。ViT将输入图像划分为固定大小的 patches，并将这些 patches 作为序列输入到Transformer中，利用自注意力机制来学习图像的全局上下文信息，而不是像CNN那样依赖局部特征。这一创新极大地提升了视觉模型对复杂视觉模式的理解能力，使得Transformer在图像分类、目标检测、分割等任务上取得了显著的效果。

相关问题

vision_transformer架构

### Vision Transformer (ViT) 架构详解

#### 输入处理
为了使图像能够输入到基于序列的Transformer模型中，首先需要对图像进行预处理。具体来说，原始图像被分割成固定大小的多个patches，这些patch会被线性映射至一维向量，并加上位置编码以保留空间信息[^1]。

#### 特征嵌入
每个图像patch通过一个可训练的线性投影转换为D维特征向量。此外，在所有patch tokens之前加入了一个特殊的class token，用于最终预测类别标签。这种设计借鉴了NLP领域中的BERT模型的做法[^3]。

#### 多层Transformer编码器堆叠
核心部分由若干个相同的Transformer编码器组成，每一层都包含了自注意力机制(self-attention mechanism) 和前馈神经网络(feed-forward neural network)，两者之间以及之后都有残差连接(residual connections)和LayerNorm操作来稳定训练过程并加速收敛[^2]。

import torch.nn as nn

class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=768, nhead=12, num_encoder_layers=12,
                 dim_feedforward=3072, dropout=0.1):
        super().__init__()
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, 
                                                  nhead=nhead, 
                                                  dim_feedforward=dim_feedforward, 
                                                  dropout=dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, 
                                                        num_layers=num_encoder_layers)

    def forward(self, src):
        output = self.transformer_encoder(src)
        return output

#### 输出与分类头
经过多轮变换后的表示会传递给一个简单的全连接层作为分类头部，该层负责将最后一个隐藏状态对应于`[CLS]`标记的位置映射回预定数量的目标类别的概率分布上。

vision transformer模型架构

Vision Transformer（ViT）是一种基于transformer的图像分类模型，由Google Brain团队于2020年提出。

ViT的模型架构包括以下几个部分：

1. 输入嵌入层：将输入的图像裁剪成固定大小的图像块，然后将每个图像块展平为一个向量，作为输入的嵌入向量。

2. 块嵌入层：将嵌入向量分为固定数量的块，每个块包含一个固定数量的嵌入向量。每个块都是一个transformer模型，包括多头自注意力层和前馈神经网络层。

3. 类别预测层：将每个块的输出嵌入向量平均池化为一个向量，然后通过一个全连接层进行类别预测。

ViT的优点在于可以直接将图像块作为输入，不需要使用卷积神经网络进行特征提取。同时，ViT也能够处理不同大小的图像，而不需要对模型进行修改。