视觉 transformer 原理

视觉Transformer是一种基于Transformer模型的图像处理方法，它在计算机视觉领域中被广泛应用。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer采用了自注意力机制来建立图像中像素之间的关系，从而实现对图像的特征提取和处理。

视觉Transformer的原理如下：
1. 输入编码：将输入图像划分为一系列的小块，每个小块称为一个“patch”。然后，将每个patch通过一个线性变换映射到一个较低维度的向量表示，作为输入的编码。

2. 位置编码：为了保留图像中像素之间的位置信息，需要为每个patch添加位置编码。位置编码可以是固定的或者可学习的，它们将位置信息融入到输入编码中。

3. 自注意力机制：在Transformer中，自注意力机制用于计算输入序列中不同位置之间的相关性。在视觉Transformer中，自注意力机制被应用于图像的编码表示。通过计算每个patch与其他所有patch之间的相关性得分，可以捕捉到全局的上下文信息。

4. 多层Transformer编码器：视觉Transformer通常由多个Transformer编码器组成。每个编码器包含多个自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层用于捕捉全局的上下文信息，前馈神经网络层用于对每个patch的特征进行非线性变换。

5. 解码和分类：在编码器的输出上，可以添加一个全连接层进行图像分类或其他任务的预测。

相关问题

视觉transformer原理

ViT（Vision Transformer）是Google在2020年提出的一种基于Transformer的图像分类模型。它的基本思路是将图像分成固定大小的patch，然后通过线性变换得到patch embedding，这就类比NLP的words和word embedding。由于Transformer的输入是一个token序列，因此将图像的patch embeddings送入Transformer后就能够进行特征提取从而分类了。ViT模型只使用了Transformer的Encoder来提取特征，而原始的Transformer还有Decoder部分，用于实现sequence to sequence，比如机器翻译。Detection Transformer是ViT的一种改进，它将ViT应用于目标检测任务中，通过在Transformer中引入位置编码和多尺度特征融合等技术，取得了很好的效果。

transformer token 视觉

Transformer token在视觉Transformer中起着重要的作用。在华为联合北大、悉尼大学的综述中，提到了Transformers in Vision: A Survey这篇文章，该文章总结了视觉Transformer的最新研究进展。在这些研究中，transformer token通常被用来表示整个图像的全局信息，以便在模型中进行信息交流和整合。

除此之外，还有一种名为CvT的Hierarchical Vision Transformer，它逐渐汇集视觉标记以减少计算成本。这种方法通过逐层的池化操作，将原始的视觉标记逐渐减少，以降低计算复杂度。

对于想要深入了解视觉Transformer原理和代码的人来说，有一篇长文可以帮助入门，它详细介绍了视觉Transformer的原理和代码实现。通过阅读这篇技术综述，可以更好地理解和应用视觉Transformer。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer与视觉](https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/109151182)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]