在vision Transformer 中把图片分成16*16的patch,embed_dim=768,假如改变patch的尺寸,embed_dim会变化吗
时间: 2024-05-22 09:14:54 浏览: 15
如果改变patch的尺寸,则embed_dim也可能会发生变化,因为patch的数量和每个patch被嵌入的向量维度都会影响embed_dim的大小。具体而言,如果将patch的尺寸增加,那么会有更少的patch以及更大的图像尺寸,这就需要更大的embed_dim来提取足够的特征。相反,如果减小patch的尺寸,则会有更多的patch以及更小的图像尺寸,这样可能需要更小的embed_dim。总的来说,选择合适的patch大小和embed_dim是很有挑战性的任务,需要根据具体的应用场景进行实验和优化。
相关问题
def __init__(self, img_size=224, patch_size=(2,4,4), in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() self.patch_size = patch_size img_size = to_2tuple(img_size) self.in_chans = in_chans self.embed_dim = embed_dim patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[1], img_size[1] // patch_size[2]] self.patches_resolution = patches_resolution self.num_patches = patches_resolution[0] * patches_resolution[1] self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None
这是一个 PyTorch 的模型初始化函数,它定义了一个 3D 卷积层和一个归一化层。主要参数包括:
- img_size:图像的尺寸。
- patch_size:划分图像的 patch 的大小。
- in_chans:输入图像的通道数。
- embed_dim:嵌入向量的维度。
- norm_layer:归一化层的类型。
该函数的作用是将输入的图像分为多个 patch,并且将每个 patch 映射到一个嵌入向量。这是 ViT 模型(Vision Transformer)的核心思想。ViT 模型将图像分为多个 patch,然后通过 Transformer 来处理这些 patch,最后输出整个图像的特征向量。
transformer模型patch
Transformer模型中的patch是指将输入图像分成多个小块,每个小块称为一个patch。在Vision Transformer模型中,输入图像被分成了若干个大小相等的patch,每个patch都被看作是一个token,然后通过Transformer Encoder进行处理。这种方式可以使得模型更好地处理大尺寸的图像,同时也可以减少模型的计算量。
在基于patch交互分析的新视角中,作者提出了一种新的Transformer结构,通过在训练期间引入patch-wise的responsive field作为交互窗口指导监督模型训练,从而提高模型的性能。这种方法可以使得模型更好地捕捉图像中的局部特征,从而提高模型的准确率。
下面是一个使用PyTorch实现的Transformer模型中的patch处理的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class PatchEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
super().__init__()
self.img_size = img_size
self.patch_size = patch_size
self.n_patches = (img_size // patch_size) ** 2
self.patch_embed = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
def forward(self, x):
x = self.patch_embed(x) # (B, embed_dim, n_patches ** 0.5, n_patches ** 0.5)
x = x.flatten(2) # (B, embed_dim, n_patches)
x = x.transpose(1, 2) # (B, n_patches, embed_dim)
return x
```
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