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VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作

9月前 作者：Qodi 分类：Toy博客 阅读(38) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

目录

1. 背景

2. 方法

2.1 怎么把2D图像变成1D序列输入到transformer中

像素？

先提取特征图？

打成多个patch

2.2 transformer和卷积网络比较

2.3 结构

2.4 cls Vs 全局平均池化

2.5 位置编码

3 实验

1. 背景

VIT是基于transformer的在图像分类大放异彩的变体，transformer是VIT的亲爹，可以和resnet相媲美

VIT指出混合卷积网络是不必要的，纯transformer的结构也可以在图像分类里面取得特别好的结果

开启了一个新的天地

2. 方法

2.1 怎么把2D图像变成1D序列输入到transformer中

但想要在视觉领域迁移应用transformer，一个最重要的问题是怎么去把2D图像变成1D序列输入到transformer中

回忆一下transformer，他本质是对输入的序列元素之间做互动，得到注意力图，然后利用自注意力图去做加权平均输出

因为两两都要做互动，所以这个计算复杂度是很大的，

而硬件能计算的序列长度大概是几百几千。比如在经典自然语言的transformer Bert中是512长度。

像素？

所以如果我们直接把图像里的每一个像素点当作一个序列元素的话，会导致序列特别长，比如一张224*224=50176的序列长度，是Bert的500倍。

先提取特征图？

之前也有一些在CV领域的transformer工作，但他们为了降低这种复杂度，是引入了卷积等操作提取特征图，再把特征图拉长为序列输入，或者只在图片的一小片区域做自注意力。

但是作者觉得NLP在自然领域的可扩展性很强，他们也想在CV领域做同样的事情，想尽可能少的改动网络结构，但是老问题回来了，序列太长怎么办？

打成多个patch

把一个图片打成很多个patch

比如对于一张图片224*224 打成16 * 16大小的patch，每一个patch展成序列的长度就是196 ，把他当作一个单词，作为序列的元素输入transformer

2.2 transformer和卷积网络比较

transformer和卷积网络相比，缺少一定的归纳偏置，一种先验知识

（1）locality 假设相邻区域会有相邻特征，靠的越近的东西相关性越强

（2）平移不变性。无论是先做平移还是先做卷积都是一样的。

所以有了这两个假设，我们可以把卷积核看作一个模板，不管一个物体移到哪里，遇到同样的卷积核都会有相同的输出。

有了先验信息，卷积网络就需要较少的数据去学习。但是transformer没有这样的先验信息，所以就需要更大的数据集才能达到比较好的效果

总结来看

transformer需要较大的数据集，才能取得和CNN相媲美的结果

2.3 结构

VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作,读论文,transformer,深度学习,人工智能

借鉴Bert的输出，VIT加一个特殊cls Token 和其他的patch做交互进而输出分类信息，我们相信cls Token可以学习到整张图片的信息，可以看做一个整体特征，因而我们只需要根据cls Token的信息 做最后的Mlp输出即可

我们举一个例子，把VIT的前向过程走一编

（1）假设我们输入图片X维度为 224×224×3 （长，宽，通道）

（2）将一张图片打成多个图像块（patch）

如果我们使用16×16的图像块大小（patch_size），可以得到多少图像块呢？

​

意味着有196个图像块，也就是196个token

此时每一个token维度 16×16×3=768

到此我们就把原来的一张图片 224×224×3 变成了 196×768了

（3）经过线性投射层

输入维度是（2）中我们算出来的768

输出维度可以调整，论文中还是768

所以最后经过线性投射层投射之后输出还是为196×768

（4）和特殊cls token合并

合并后输出为197×768

（5）加上位置编码信息

直接加

输出还是为197×768

2.4 cls Vs 全局平均池化

不一定非得用这里的cls Token，也可以做全局平均池化

但是得好好调参，否则全局平均池化效果就不如cls Token

2.5 位置编码

位置编码可以是1d 的

也可以是2d的

或者是相对位置编码

在本篇文章差异不大

读完这篇文章，应该明白

 

transformer对比卷积的优势，劣势？

VIT结构中，如果输入图像是224*224，打成16 *16的patch，头个数12，分析他每一层的形状是什么样子的？文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-670174.html

3 实验

VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作,读论文,transformer,深度学习,人工智能

灰色的线条是Resnet 从下到上有一个范围

如Resnet50到Resnet152这样一个范围

彩色的圆点是VIT

从左到右数据集依次增大

在数据集较小的情况下卷积Resnet要优于vit 中等数据集情况下，Renet和vit差不多，大规模数据集vit更好

读完这篇文章，应该明白

transformer对比卷积的优势，劣势？

VIT结构中，如果输入图像是224*224，打成16 *16的patch，头个数12，分析他每一层的形状是什么样子的？

到了这里，关于VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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