Transformer模型 分析图像

使用Transformer模型进行图像分析的方法
方法概述
为了使计算机能够理解并分析图像，Transformer模型提供了一种有效的方式。具体来说，在图像分类任务中，Vision Transformer（ViT）将图像划分为多个固定大小的补丁(patch)，并将这些补丁线性映射到一维向量表示，随后加入位置编码以保留空间信息[^2]。
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)
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
return model.config.id2label[predicted_class_idx]

print(classify_image("example.jpg"))
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此代码片段展示了如何加载预训练好的ViT模型并对单张图片执行分类操作。通过ViTFeatureExtractor提取特征并向ViTForImageClassification传递数据完成预测过程。
应用实例
图像分类
在实际应用场景下，Transformer不仅限于简单的二元或多元分类问题；它同样适用于复杂的多标签分类任务。例如，识别自然景观照片中的多种元素如树木、河流、山脉等，并给出相应的概率分布[^1]。
目标检测
对于更复杂的目标检测需求，Deformable DETR (DEtection TRansformer) 是一种基于Transformer架构的有效解决方案。该方法能够在不依赖区域建议网络(RPN)的情况下直接从全局视角学习对象查询(object queries),从而实现高效且精准的对象定位与分类。
图像生成
除了传统的监督式学习外，无条件和有条件GANs结合Transformer结构也取得了显著成果。StyleGAN-T就是一个很好的例子，它可以依据给定的文字提示合成逼真的高分辨率图像。