vision transformer实现图像分类的算法流程
时间: 2023-11-06 09:21:53 浏览: 109
Vision Transformer 是一种基于注意力机制的图像分类算法,它将图像分割成一系列的图像块,并通过自注意力机制将这些图像块嵌入到一个向量空间中,然后将这些向量输入到一个全连接网络中进行分类。以下是 Vision Transformer 实现图像分类的算法流程:
1. 输入图像预处理:首先,将输入的图像进行预处理,包括调整大小、数据归一化等操作。
2. 图像分块:将预处理后的图像分割成多个图像块,每个图像块包含固定数量的像素。
3. 嵌入器(Embedding):将每个图像块映射到一个低维的向量表示,通过嵌入器可以将图像块转换成向量。
4. 位置编码(Positional Encoding):为了引入图像块之间的位置信息,需要对嵌入的向量进行位置编码。位置编码可以是固定的或可学习的。
5. Transformer 编码器:使用 Transformer 编码器对位置编码后的向量序列进行处理。Transformer 编码器由多个编码器层组成,每个编码器层包含多头注意力机制和前馈神经网络。
6. 全局平均池化:将经过 Transformer 编码器处理后的向量序列进行全局平均池化操作,得到一个全局特征向量。
7. 全连接层:将全局特征向量输入到一个全连接网络中进行分类。全连接层通常包括多个隐藏层和最后的输出层。
8. 输出层:最后的输出层使用 softmax 函数将全连接层的输出转换为分类概率分布。
9. Loss 函数:使用交叉熵损失函数计算预测结果与真实标签之间的误差。
10. 反向传播与优化:根据损失函数计算的误差,使用反向传播算法更新模型中的参数,通过优化算法(如梯度下降)迭代地调整模型的参数。
11. 预测与评估:使用训练好的模型对新的图像进行分类预测,并使用评估指标(如准确率、精确度、召回率等)评估模型的性能。
以上就是 Vision Transformer 实现图像分类的算法流程。
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