ViT-Transformer
时间: 2024-12-30 11:29:49 浏览: 11
### Vision Transformer (ViT) 实现与应用
#### ViT 架构概述
Vision Transformer (ViT)[^3] 的架构借鉴了自然语言处理中的Transformer模型。具体来说,图像被分割成多个固定大小的二维图块(patches),每个图块被视为一个token。假设原始图片尺寸为 \(H \times W\) 像素,并选择了边长为\(P\)像素的小方块,则整个过程如下:
- 图片会被切分成若干个形状为\((P\times P)\),总数目等于\(HW/P^{2}\)这样的小区域;
- 接着每一个patch都会经历一次线性的变换操作来获得对应的embedding向量形式。
这种做法打破了传统卷积神经网络对于局部特征提取的需求,转而利用全局自注意力机制捕捉远距离依赖关系。
#### Python代码实现示例
下面给出一段基于PyTorch框架下的简单版ViT实现方式:
```python
import torch
from torch import nn
class PatchEmbedding(nn.Module):
"""将输入图像转换为Patch Embeddings"""
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768):
super().__init__()
self.patch_embed = nn.Conv2d(
in_channels=3,
out_channels=embed_dim,
kernel_size=(patch_size, patch_size),
stride=(patch_size, patch_size))
def forward(self, x):
patches = self.patch_embed(x).flatten(2).transpose(1, 2)
return patches
class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
"""多头自我注意模块"""
...
class MLPBlock(nn.Sequential):
"""MLP Block定义"""
...
class VisionTransformer(nn.Module):
"""完整的ViT结构"""
...
```
此部分仅展示了如何创建`PatchEmbedding`类来进行初步的数据预处理工作——即将整张RGB彩色照片映射到一系列低维度表示之上;后续还需要构建更多组件如`MultiHeadSelfAttention`, `MLPBlock`以及整体组合起来形成最终版本的ViT模型。
为了使上述代码片段能够正常运行并完成特定任务(比如分类识别),还需进一步完善各个子模块的具体逻辑细节,并调整超参数配置使之适应实际应用场景的要求。
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