vision transformer图像分类词典

### Vision Transformer 图像分类教程与资料

#### 使用深度学习框架实现Vision Transformer

对于希望利用Vision Transformer (ViT) 进行图像分类的研究者或开发者来说，可以选择多种流行的深度学习框架来构建和训练模型。例如，在TensorFlow或PyTorch环境中工作时，能够借助专门针对ViT优化过的库如`timm`或是Hugging Face提供的Transformers库[^1]。

#### 关键组件解析

当涉及到具体的技术细节方面：

- **Patch Embedding**: 输入图片会被分割成固定大小的小块(patch)，这些patch随后被线性映射到指定维度的一维向量形式；

- **Positional Encoding(pos_embedding)**: 由于自注意力机制本身不具备顺序信息的概念，所以需要额外加入位置编码以保留空间关系；

-Attention(Multi-Head Attention)**: 此为核心操作之一，允许网络关注不同区域之间的关联程度，并从中提取特征；

- **Feed Forward Neural Networks(FFN)** 和 **Layer Normalization(LayerNorm)** 构成了每个Transformer Block内部的主要计算单元[^2]。

#### 模型架构概述

ViT的整体设计借鉴了经典的Transformer架构，但在某些地方做了适应性的修改以便更好地处理视觉任务。特别是它采用了特殊的输入表示方法——即将原始图像切分成若干个小方格（即patches），并将它们展平为序列化的token送入后续的多层感知机中进一步加工。此外，还引入了一个特殊的学习参数化的位置嵌入矩阵用来捕捉像素间的相对距离感。经过一系列由Self-attention主导的信息交互过程之后，最终得到的结果会传递给顶层的全连接层完成具体的预测使命[^3]。

import torch
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification

feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

def classify_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    
    inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")

    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)

    logits = outputs.logits.softmax(dim=-1)[0].tolist()
    top_5_indices = sorted(range(len(logits)), key=lambda i: logits[i], reverse=True)[:5]

    result = [(model.config.id2label[idx], round(float(logits[idx]), 4)) for idx in top_5_indices]
    return result