也就是说输入的都是以一个patch为单位的
时间: 2024-04-20 19:26:54 浏览: 18
是的,通常在使用Transformer进行图像分类任务时,输入数据是以一个patch为单位的。具体来说,通常会将输入图像划分成固定大小的图像块(例如16x16或32x32),然后将每个图像块转换为一个向量,这些向量称为“patches”或“patch vectors”。这些patch vectors被看作是序列元素的一种形式,它们将按照它们在图像中的位置顺序传递给Transformer进行处理。
在这种情况下,每个序列元素就是一个patch vector,其中包含了一个patch中的所有像素信息。这些patch vectors的长度通常是相同的,因为它们都来自于相同大小的图像块,这使得它们可以被组成一个矩阵输入到Transformer中进行处理。
需要注意的是,使用patch vectors作为序列元素的方法是一种常用的方式,但并不是唯一的方式。在某些情况下,也会将整个图像作为一个序列元素输入到Transformer中进行处理,这通常需要使用自注意力机制(self-attention)来处理序列中的不同位置之间的依赖关系。
相关问题
这种计算也是以patch为基本单位计算的吗,也就是一张图片的不同patch之间计算QKV
是的,在ViT中,计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程也是以patch为基本单位进行的。具体来说,每个patch vector都被视为一个序列元素,并且被送入Transformer的Q、K和V矩阵的计算中。因此,对于一张图像,它被分为多个patch,每个patch都会有一个对应的Q、K和V矩阵。
在ViT中,每个patch vector都被视为一个序列元素,并且每个序列元素都被赋予一个位置编码,以表示它在图像中的位置。这些位置编码通常是一种基于正弦和余弦函数的技巧,被称为“Sinusoidal Positional Encoding”。
因此,在ViT中,计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程是以patch为基本单位进行的,并且每个patch vector都被视为一个序列元素,并且每个序列元素都有一个对应的位置编码。这种设计可以帮助模型更好地捕获图像中的局部模式,并且可以减少模型中需要学习的参数数量。
每一个序列元素是不是就是一个patch上的像素点
不完全正确。序列元素不一定就是一个patch上的像素点。在图像分类任务中,通常是将图像划分成固定大小的图像块,然后将这些图像块转换为向量,这些向量称为“patches”。这些patches被看作是序列元素的一种形式,它们可以被输入到Transformer编码器中进行处理。在这种情况下,每个序列元素就是一个patch向量。
需要注意的是,在图像分类任务中,一个patch通常包含多个像素点。例如,一个大小为16x16的图像块将包含256个像素点,这些像素点将被展开成一个长度为768的向量,作为一个序列元素输入到Transformer中进行处理。
然而,在使用Transformer进行序列处理的其它任务中,序列元素可以是任意类型的向量,例如自然语言文本中的单词向量,或者音频信号中的MFCC向量等。因此,序列元素不一定就是一个patch上的像素点,而是可以是任何类型的向量。
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