transformer做图像识别怎么样

Transformer在自然语言处理领域取得了巨大的成功，但它也可以应用于图像识别任务。一种基于Transformer的图像识别模型是Vision Transformer（ViT）。ViT将图像分割成一系列的图像块，然后将每个图像块作为一个token输入到Transformer模型中进行处理。

下面是使用ViT进行图像分类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet50
from torchsummary import summary

# 定义ViT模型
class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(VisionTransformer, self).__init__()
        self.backbone = resnet50(pretrained=True)
        self.backbone.fc = nn.Identity()
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=2048, nhead=8, num_encoder_layers=6)
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = x.unsqueeze(1)  # 添加时间维度
        x = self.transformer(x)
        x = x.squeeze(1)  # 移除时间维度
        x = self.fc(x)
        return x

# 加载示例图像并进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(Image.open('example.jpg')).unsqueeze(0)

# 创建ViT模型并加载预训练权重
model = VisionTransformer(num_classes=1000)
model.load_state_dict(torch.load('vit_weights.pth'))

# 使用ViT进行图像分类
output = model(image)
_, predicted_class = torch.max(output, 1)
print('Predicted class:', predicted_class.item())

这段代码使用了一个预训练的ResNet-50作为ViT的骨干网络，并在其之上构建了一个Transformer模型。通过将图像分割成图像块，并将每个图像块作为一个token输入到Transformer模型中，ViT可以学习到图像的全局特征，从而实现图像分类任务。