Vision transformer详细介绍

Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 模型的图像分类方法，由 Google Brain 团队在2020年提出。传统的卷积神经网络（CNN）在处理图像时使用卷积层来提取特征，而 Transformer 则通过自注意力机制（self-attention）来对输入序列中的每个元素进行加权聚合，使得模型能够更好地处理序列数据。

ViT 使用 Transformer 模型处理图像分类问题的主要思路是将输入的图像像素块拆分成一组向量序列，然后将这些向量作为 Transformer 模型的输入序列。为了让模型能够捕捉到图像中的局部特征，ViT 在输入图像之前通过一个固定的线性投影（patch embedding）将每个像素块映射成一个固定长度的向量表示。

除了 patch embedding 之外，ViT 还引入了两个重要的模块：多头自注意力（multi-head self-attention）和前馈网络（feed-forward network）。多头自注意力允许模型在不同的位置和尺度上捕获不同的特征，而前馈网络则用于在 Transformer 模型中对特征进行加工和调整。为了避免过拟合，ViT 在多个位置添加了随机的 Dropout 操作。

相比传统的 CNN 模型，ViT 可以更好地处理大型图像，因为它不需要对整个图像进行完整的卷积操作，而是将图像分解成固定大小的块，并将每个块的特征映射成向量表示，从而减少了模型的计算量。同时，ViT 也展现出了非常出色的图像分类性能，超越了许多传统的 CNN 模型，在多个图像分类数据集上都取得了最先进的结果。