Vit-b/16 由12个transformer block组成的架构吗

这个问题似乎有些混淆。Vit-b/16是一种视觉转换器（Vision Transformer）的架构，它是由Transformer block组成的。具体而言，Vit-b/16架构由12个Transformer block和其他组件（如输入嵌入器和分类头）组成。因此，可以说Vit-b/16是由12个Transformer block组成的架构，但它更准确地被描述为一种视觉转换器架构，其中包含了Transformer block。

相关问题

ViT-Transformer

### 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：

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。

vit transformer模型分割详解

### ViT Transformer 模型用于图像分割的详细解释

#### 图像分块与嵌入
Vision Transformer (ViT) 将输入图像划分为固定大小的多个不重叠的小块，每一块被线性映射成一维向量。为了保留位置信息，在这些向量化后的图像块上加上可学习的位置编码[^2]。

import torch
from einops import rearrange, repeat

def patch_and_embed(image_tensor, patch_size=16, embed_dim=768):
    B, C, H, W = image_tensor.shape
    
    # 切割图片为patch
    patches = rearrange(image_tensor, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=patch_size, p2=patch_size)
    
    # 定义投影矩阵Wl
    projection_matrix = nn.Linear(patch_size * patch_size * C, embed_dim)

    # 投影到D维度的空间中
    embeddings = projection_matrix(patches)
    
    return embeddings

#### 自注意力机制
在获得图像块的嵌入表示之后，ViT 使用多头自注意力层来捕捉全局依赖关系。这种结构允许模型关注不同区域间的关联程度，从而更好地理解整幅图像的内容。

#### 编码器架构
编码器由若干个相同的Transformer block组成，每个block内部包含了两个主要组件：一个多头自注意模块和一个前馈神经网络(FFN)，两者都采用了残差连接以及LayerNorm操作以促进训练过程中的梯度传播。

class EncoderBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0.,
                 drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm):
        super().__init__()
        
        self.norm1 = norm_layer(dim)
        self.attn = Attention(
            dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
        ...

对于具体的医学图像分割任务而言，通常会在上述基础之上引入更复杂的变体如Swin Transformer V2等改进版本，它们能够进一步提升特征提取能力并优化性能表现[^1]。