transformer patch embedding
时间: 2023-09-12 15:06:25 浏览: 61
transformer的patch embedding是指在ViT模型中将图像分成固定大小的patchs,并通过线性变换得到每个patch的embedding。这类似于NLP中将文本分成单词并为每个单词生成embedding的过程。在ViT中,每个patch的embedding会作为输入送入transformer的Encoder进行特征提取和分类。这种方法充分利用了transformer模型在序列数据处理上的优势,使得transformer可以直接应用于图像分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
Patch Embedding
Patch Embedding是在Vision Transformer(ViT)中使用的一种技术,用于将输入的图像划分为固定大小的图块(或称为补丁)并将其表示为向量形式。
在ViT中,图像被分割成一系列的图块,每个图块都包含一部分图像内容。这些图块通常是正方形的,并且具有相同的大小。然后,每个图块被展平为一个向量,这个向量被称为补丁向量(Patch Vector)。
Patch Embedding的目的是将每个补丁向量映射到一个低维空间,以便能够在Transformer模型中进行处理。通常,这个映射过程是通过一个线性投影层(也称为补丁嵌入层)完成的,它将输入的补丁向量转换为具有更小维度的表示。
通过Patch Embedding,图像中的每个补丁都被编码为一个向量,并作为输入序列提供给Transformer模型。这使得ViT能够利用Transformer的自注意力机制来捕捉图像中的全局依赖关系,并实现对图像的有效建模和分类。
值得注意的是,Patch Embedding是Vision Transformer中的重要步骤之一,它帮助将图像转换为可以输入Transformer模型的序列数据,从而实现图像分类和其他视觉任务。
swin transformer的patch merging
Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型,它的核心思想是将输入图像分成若干个小块(称为 Patch),然后使用 Transformer 网络对每个 Patch 进行处理,最后将所有 Patch 的特征进行整合得到整张图像的特征表示。Patch merging 就是 Swin Transformer 中用于整合不同 Patch 特征的一种操作。
在 Swin Transformer 中,每个 Patch 都被送入一个 Transformer 编码器中进行处理。这些编码器产生的特征向量被称为 Patch embedding。为了得到整张图像的特征表示,需要将这些 Patch embedding 进行合并。具体来说,Swin Transformer 采用了一种层次化的 Patch merging 方法,它将相邻的 Patch embedding 进行分组,并在组间进行合并。
具体来说,Swin Transformer 首先将 Patch 分组,每个组内的 Patch embedding 组合成一个大的 Patch embedding。这些大的 Patch embedding 再被送入一个小的 Transformer 编码器中进行处理。这个编码器产生的特征向量被称为 Stage embedding。Swin Transformer 通过多次重复这个过程,逐级合并不同大小的 Patch embedding,并最终产生整个图像的特征表示。
总之,Patch merging 是 Swin Transformer 中用于整合 Patch embedding 的一种操作,它通过层次化的方式将相邻的 Patch embedding 进行分组和合并,最终得到整张图像的特征表示。