Transformer在CV中的突破：ViT模型与创新应用

Vision Transformers (ViT) 是一种深度学习架构，旨在将Transformer模型应用于计算机视觉(CV)领域，特别是在图像分类任务上。它源于自然语言处理(NLP)中成功的Transformer模型，但挑战了传统的CNN主导的图像处理方式。ViT的主要创新点在于： 1. **CNN替代**：ViT主张在图像分类任务中不再依赖于卷积神经网络(CNN)，而是直接将Transformer模型应用于图像的patch序列上，这体现了模型设计中的“最少修改”原则。通过纯Transformer结构，它展示了在没有CNN的情况下依然能有效处理图像信息的能力。 2. **多图注意力机制**：ViT采用了自注意力机制，其中query、key和value的概念用于计算输入patch之间的相关性。这种机制使得网络能够捕捉到更丰富的图像特征，增强了模型的表达能力。 3. **Positional Encoding**：为了保留位置信息，ViT引入了Positional Encoding，将原始图像尺寸转换为一维序列，便于Transformer处理。例如，对于ViT-B/16模型，一个224x224x3的图像会被编码为一个196x768的序列。 4. **模型架构**：ViT-L/16模型指的是大型版本的ViT，每张图像被分成16x16的patch，每个patch映射到一个特定的嵌入向量。整个模型包含可训练的全连接层，形成一个输入到输出的映射过程。 在实验中，尽管在中等规模数据集上，ViT的精度可能略低于同等规模的ResNet网络，但在大规模数据集上的预训练效果显著。当将预训练的ViT转移到较小规模的数据集上时，它显示出优于CNN的性能，证明了其在迁移学习场景下的优势。 Vision Transformers作为一种新颖的深度学习框架，通过Transformer的自注意力机制和位置编码，实现了对传统CNN在图像分类领域的潜在替代，并在大规模数据集上展现了优越的表现。这不仅拓展了Transformer的应用领域，也为未来的计算机视觉研究提供了新的可能性。