怎么把vit改为多标签图像分类

将ViT（Vision Transformer）模型改为多标签图像分类需要进行以下步骤：

1. 数据集预处理：首先，准备多标签的图像分类数据集，每个图像可以有多个标签。对于每个图像，需要将其对应的标签表示为多个二进制向量，其中每个向量代表一个标签，并且标签为1表示图像具有该标签，否则为0。

2. 修改模型输出层：ViT模型最初被设计为单标签分类模型，输出层只有一个softmax函数来预测单个类别。现在需要将其修改为适应多标签分类，输出层需要包含多个sigmoid函数，每个sigmoid对应一个二分类任务，用于判断图像是否具有对应的标签。

3. 损失函数修改：对于多标签分类问题，通常使用二分类的交叉熵损失函数。对于每个类别的预测结果，使用二分类交叉熵计算损失，并将所有任务的损失进行求和或求平均得到最终的损失。

4. 后续训练和评估：使用修改后的模型进行训练，通过传入多标签分类数据集进行训练，调整模型参数。训练完成后，可以使用测试集来评估模型的性能，例如计算准确率、召回率等指标。

需要注意的是，ViT模型在处理图像时，通过将图像划分为图块，并使用位置编码和Transformer模块来对图块进行处理。这种划分和处理方式对于多标签图像分类问题也是适用的，因此在模型的输入和处理过程方面无需进行太多的修改。

总之，将ViT模型改为多标签图像分类需要修改输出层、损失函数并进行相应的训练和评估。

相关问题

VIT模型进行医学图像二分类

### 使用 Vision Transformer (ViT) 模型实现医学图像二分类任务

#### 数据预处理
对于医学图像数据集，确保所有图片尺寸一致非常重要。由于ViT模型主要用于二维图像，在处理三维医学影像时需特别注意。可以考虑将3D体素转换为多个2D切片或将整个3D体积作为输入传递给改进后的ViT架构如VIT-V-Net[^2]。

import numpy as np
from PIL import Image
import torch
from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor

def preprocess_image(image_path):
    transform = Compose([
        Resize((224, 224)),  # 调整大小至适合ViT输入的分辨率
        ToTensor()           # 将PIL图像转为PyTorch张量并归一化到[0., 1.]范围
    ])
    
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    tensor = transform(image)
    return tensor.unsqueeze(0)  # 添加批次维度

#### 加载预训练 ViT 模型
利用现有的预训练权重初始化ViT有助于加速收敛过程，并可能提高最终模型的表现力。这里以Hugging Face Transformers库为例展示加载方式：

from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification

feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k', num_labels=2)

# 设置模型为评估模式（如果仅做预测）
model.eval()

#### 修改最后一层适应特定任务需求
为了使ViT适用于具体的二分类问题，需要调整最后几层神经元的数量以及激活函数的选择。通常情况下会移除原有的全连接层，并替换成新的具有两个输出节点的新一层，分别代表两类标签的概率分布。

from torch.nn import Linear, LogSoftmax

num_features = model.classifier.in_features
model.classifier = Linear(num_features, 2)
output_activation = LogSoftmax(dim=-1)

#### 训练与验证流程
定义损失函数、优化器之后即可开始迭代更新参数直至满足停止条件；期间还需定期保存最佳版本以便后续部署使用。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)['logits']
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
    
    print(f'Epoch {epoch}, Loss: {running_loss/len(train_loader)}')

torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')  

rubust vit啥意思

### Robust ViT 模型介绍及原理

Vision Transformer (ViT) 是一种基于自注意力机制的视觉模型，在处理图像识别任务方面表现出色。然而，标准的 ViT 对输入数据的变化较为敏感，容易受到噪声、遮挡和其他干扰因素的影响。

为了提高 ViT 的鲁棒性，研究者们提出了多种改进方案，统称为 **Robust ViT** 或增强版 Vision Transformer。这类模型旨在通过特定的设计和技术手段使 ViT 更加稳定可靠[^1]。

#### 主要技术特点：

- **数据增强与预训练优化**：利用大规模无标签数据集进行预训练，并引入混合样本生成等高级数据增强方法，从而让模型学会应对更多样化的输入情况。

- **正则化策略应用**：采用Dropout、CutMix等多种正则化方式防止过拟合；同时加入对抗训练以抵御潜在攻击。

- **结构改良**：调整原有Transformer架构中的组件配置，比如增加位置编码灵活性、设计更有效的多尺度特征融合路径等措施来强化模型表达能力。

- **注意力机制改进**：针对原始自注意层存在的局限性作出针对性修改，例如引入局部窗口内的相对位置偏移项或是动态调整查询键值权重分布等方式提升空间感知力。

import torch.nn as nn

class RobustViT(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0., attn_drop_rate=0.):
        super().__init__()
        
        self.patch_embed = PatchEmbed(img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_chans=3, embed_dim=embed_dim)
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim))
        ...
    
    def forward(self, x):
        B = x.shape[0]
        x = self.patch_embed(x)

        cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)  # stole cls_tokens impl from Phil Wang, thanks
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        x += self.pos_embed
        
        for blk in self.blocks:
            x = blk(x)
            
        return x[:, 0]

上述代码展示了简化版本的 `RobustViT` 类定义，实际实现会更加复杂并包含更多的细节和特性。