VIT如何将patch 向量化
时间: 2024-04-20 16:27:06 浏览: 22
在Vision Transformer (ViT)中,将图像划分为固定大小的图像块,然后将这些图像块转换为向量,这些向量称为“patches”。将图像块向量化的过程如下:
1. 将每个图像块按照通道数展开成一个长向量,例如一个大小为 16x16 的 RGB 图像块将被展开成一个长度为 768 的向量。
2. 将这些向量传递给一个全连接层,该层将这些向量映射到一个更高维度的向量空间。这个映射过程可以通过一个带有激活函数的线性变换来实现。
3. 在向量化之后,这些向量将在Transformer编码器中进行处理。每个向量将被视为一个独立的序列元素,其中每个元素都具有一定的位置信息。
值得注意的是,这种向量化方法不仅适用于图像,还适用于其他类型的数据,例如自然语言文本。这种方法的优点是可以将任意长度的序列转换为固定长度的向量,从而可以更轻松地将它们输入到神经网络中进行处理。
相关问题
vit_base_patch16_224
vit_base_patch16_224是指ViT-B/16模型的名称和参数设置。具体来说,它使用的图像输入尺寸为224×224×3,patch尺寸为16×16×3,每个patch embed的维度为768,transformer encoder block的个数为12,Multi-Head Attention的head个数为12。这个模型可以用于图像分类任务,预测的总分类数可以根据需要进行设置。如果需要使用预训练权重,可以将'./vit_base_patch16_224_in21k.pth'替换为自己下载的预训练权重的地址,但需要确保预训练权重和创建模型时选择的模型相匹配。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Vision Transformer(Pytorch版)代码阅读注释](https://blog.csdn.net/Z960515/article/details/122636814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT代码实战篇](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/128169498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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VIT如何对多个 patch 进行聚合
VIT(Vision Transformer)对多个 patch 进行聚合的方法是通过自注意力机制(self-attention mechanism)实现的。在 VIT 中,每个 patch 都被看作是一个 token,这些 tokens 经过一定的变换后输入到自注意力模块中。在自注意力模块中,每个 token 都可以与其他所有的 tokens 进行交互,通过计算注意力分布并对它们进行加权平均,从而得到每个 token 的新表示。这样,每个 token 就可以利用其他所有 tokens 的信息来更新自己的表示,从而实现了多个 patch 的聚合。
在 VIT 中,自注意力机制被应用于多个 Transformer 编码器中,每个编码器都会对输入进行一定程度的变换和聚合,最终输出一个表示整个图像的特征向量。这个特征向量可以用于分类、目标检测等任务。总的来说,通过自注意力机制,VIT 可以有效地处理多个 patch,并提取出全局的图像特征。
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