hybrid vit

Hybrid Vision Transformer (Hybrid ViT) 架构与实现
背景介绍
Vision Transformer (ViT)[^1] 是一种基于自注意力机制的模型，在处理图像数据方面取得了显著的成功。然而，纯 ViT 模型缺乏卷积神经网络(CNN)所具备的一些归纳偏置特性，比如平移不变性和局部感受野约束[^3]。
为了弥补这一不足，研究者提出了混合视觉变换器(Hybrid Vision Transformer, Hybrid ViT)，它结合了 CNN 和 Transformer 的优势。这种架构通过引入 ResNet 或其他类型的卷积层作为特征提取的基础组件来增强 ViT 对空间结构的理解能力[^2]。
架构详解
在典型的 Hybrid ViT 设计中，通常会采用预训练好的 Convolutional Neural Network（如 ResNet50）作为骨干网，用于捕捉低级别的纹理和边缘信息。随后，这些由 CNN 提取到的空间特征图会被分割成多个不重叠的小块(patch)，并送入标准的多头自注意(Multi-head Self-Attention)模块进行高层次语义建模。此外，还加入了跳跃连接(skip connections)以保持原始输入信号中的细节部分不受损失。
以下是简化版 Python 实现代码：
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
from transformers import ViTModel

class HybridViT(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000):
super().__init__()

# 使用ResNet50作为基础编码器
self.resnet = resnet50(pretrained=True)
self.resnet.fc = nn.Identity() # 移除最后全连接层

# 初始化ViT配置
vit_config = {
"hidden_size": 768,
"num_hidden_layers": 12,
"num_attention_heads": 12,
"intermediate_size": 3072,
}
self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-224', config=vit_config)

# 定义分类头部
self.classifier = nn.Linear(768, num_classes)

def forward(self, x):
features = self.resnet(x) # 获取CNN特征向量
patches = rearrange(features, 'b c h w -> b (h w) c') # 将特征转换为patch序列
outputs = self.vit(inputs_embeds=patches).last_hidden_state[:, 0, :] # 取CLS token输出
logits = self.classifier(outputs) # 进行最终预测
return logits
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此段代码展示了如何构建一个简单的混合视觉变压器框架，其中包含了来自 ResNet50 的卷积层以及后续的标准 ViT 结构。需要注意的是实际应用时还需要考虑更多因素，例如不同尺度下的融合策略等。