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Vision Transformer是一种使用Transformer模型进行图像分类和视觉任务的方法。它将图像分割成小的图块，然后将这些图块转化为序列输入到Transformer模型中。通过自注意力机制，模型可以学习到图像中的全局关系和局部特征来实现图像分类。

Vision Transformer在计算机视觉领域已经取得了很多成功的应用。它在一些图像分类任务中的性能与传统的卷积神经网络相当甚至更好。与传统的卷积神经网络相比，Vision Transformer具有更少的参数和更好的可扩展性。此外，Vision Transformer还可以应用于其他视觉任务，如物体检测、图像生成等。

相关问题

VIsion Transformer

### Vision Transformer 架构详解

Vision Transformer (ViT) 是一种基于纯变换器架构的视觉模型，最初由 Google 团队于 2020 年提出。该模型旨在处理图像数据并执行分类任务，通过将图像分割成多个小块来模仿自然语言处理中的词元化操作[^2]。

#### 图像分片与线性嵌入

输入图像被均匀划分为固定大小的小图块（patches），这些图块随后会被展平为一维向量，并经过线性映射转换为具有相同维度的特征向量。为了保留位置信息，在此阶段还会加入可训练的位置编码[^1]。

class PatchEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.proj = nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)

    def forward(self, x):
        x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)
        return x

#### 变换器编码层堆叠

得到的一系列带有位置信息的特征向量作为输入传递给一系列相同的变换器编码单元组成的网络。每个编码单元内部包含了多头自注意机制以及前馈神经网络两大部分，二者之间采用残差连接和标准化技术以促进梯度传播[^3]。

class Block(nn.Module):
    """Transformer block."""
    
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_path_rate=0.):
        super().__init__()

        self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.attn = Attention(
            dim,
            num_heads=num_heads,
            qkv_bias=qkv_bias,
        )
        
        # ...其余代码省略...

#### 类标记与全局平均池化

在序列最前端添加一个特殊的类别令牌（[CLS] token），用于收集整个图片的信息摘要。最终输出时仅需对该令牌对应的隐藏状态做进一步处理即可获得预测结果。此外，还可以选择使用全局平均池化代替类标记来进行表征聚合。

class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, ..., classifier='token'):
        ...
        if classifier == 'token':
            self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, config.hidden_size))
        elif classifier == 'gap':
            self.has_cls_token = False
            
    def forward_features(self, x):
        B = x.shape[0]
        x = self.patch_embed(x)

        cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)  
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        x = self.pos_drop(x + self.pos_embed)
        x = self.blocks(x)
        x = self.norm(x)
        if self.classifier == "token":
            x = x[:, 0]
        else:
            x = x.mean(dim=1)
        return x

### 应用场景

除了经典的图像分类外，ViT 还可以应用于其他多种计算机视觉任务中，比如目标检测、语义分割等。由于其强大的表达能力和灵活性，使得 ViT 成为了当前热门的研究方向之一[^4]。

vision Transformer

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理计算机视觉任务。它将图像分割成一系列的图像块，并将每个图像块作为输入序列传递给Transformer编码器。每个图像块通过一个线性投影层转换为向量表示，并与位置嵌入向量相结合，然后输入到Transformer编码器中进行处理。Transformer编码器由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，用于学习图像中的全局和局部特征。最后，通过一个线性分类器对编码器的输出进行分类。

Vision Transformer的优点是能够在没有使用传统卷积神经网络的情况下，实现对图像的高质量特征提取和分类。它在一些计算机视觉任务上取得了与传统方法相媲美甚至更好的性能，例如图像分类、目标检测和语义分割等任务。

以下是一个使用Vision Transformer进行图像分类的示例代码[^1]：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from torchvision.models import resnet50
from vit_pytorch import ViT

# 加载预训练的Vision Transformer模型
model = ViT(
    image_size = 224,
    patch_size = 16,
    num_classes = 1000,
    dim = 768,
    depth = 12,
    heads = 12,
    mlp_dim = 3072,
    dropout = 0.1,
    emb_dropout = 0.1
)

# 加载预训练的权重
model.load_from('vit_weights.pth')

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图像并进行预处理
image = Image.open('image.jpg')
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用Vision Transformer进行图像分类
output = model(image)
_, predicted_class = torch.max(output, 1)

# 输出预测结果
print('Predicted class:', predicted_class.item())