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机器人所采用的大模型均为多模态大模型，输入至少为视觉图像及末端笛卡尔坐标系位姿，因此 ViT 算是基础模型之一
在计算机视觉领域，Vision Transformer (ViT) 是由谷歌团队于2020年提出的一个革命性研究成果，它成功挑战了自2012年AlexNet提出以来，卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的主导地位
ViT 的核心创新在于将 Transformer 模型直接应用于图像处理任务，彻底打破了传统计算机视觉中依赖卷积神经网络的惯例
ViT的引入对计算机视觉与自然语言处理的融合起到了催化作用。越来越多的多模态任务开始采用Transformer架构作为共同的模型框架。例如，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）和 Stable Diffusion 等模型，都在其设计中采用了预训练的ViT模型作为图像特征提取的核心组件
目录
1 将 Transformer 应用于计算机视觉任务的挑战
1.1 注意力层的计算复杂度
1.2 如何将二维图像转化为一维序列
1.3 如何与自注意力机制结合
2 基本架构与核心思想
2.1 图像分块
2.2 扁平化和线性变换
2.3 添加位置编码
2.4 Transformer 编码器
2.5 图像分类
3 ViT 相关开源项目
3.1 Google Research ViT GitHub
3.2 Hugging Face Transformers
3.3 Keras-ViT
3.4 Visual Transformers (vit) by Meta
3.5 DPT (Dense Prediction Transformer)
3.6 CLIP by OpenAI
1 将 Transformer 应用于计算机视觉任务的挑战
Transformer 架构可以看之前的笔记文章，其中最关键的 注意力机制（Attention Mechanism）的核心操作是计算输入元素之间的注意力分数
在计算机视觉中，应用 Transformer 面临着几个挑战，主要包括：
1.1 注意力层的计算复杂度
Transformer 中的注意力层计算的是输入元素之间的相似度，并根据这些相似度计算加权平均。具体来说，注意力层需要计算一个注意力矩阵，矩阵中的每个元素表示两个输入元素之间的注意力分数
注意力分数的计算复杂度为 ，其中 n 是输入序列的长度。这个计算复杂度对于较长的输入序列来说是非常高的
在计算机视觉任务中，输入的图像分辨率通常很高，例如常见的224×224像素的图像，如果将每个像素作为一个元素，那么输入序列的长度就为224 × 224 = 50176，这已经非常庞大，注意力矩阵的计算量极其巨大
对于更大的图像（例如目标检测任务中的416×416像素，甚至视频分类中的800×800像素），计算复杂度将成倍增加，导致直接应用 Transformer 的计算成本难以接受。因此，如何有效地将注意力机制应用于高维图像是将 Transformer 引入计算机视觉的关键问题
1.2 如何将二维图像转化为一维序列
Transformer 最适合处理序列数据，而图像是二维数据。为了将图像输入到 Transformer 中，需要先将图像从二维结构转换为一维序列。最直观的做法是将图像的每个像素视为输入序列的元素，然后将图像拉平成一个长向量
然而，直接将一个高分辨率图像（例如224×224像素）拉直成一个长度为50176的向量，显然计算开销巨大，无法在当前计算资源下高效处理
因此，ViT等模型采用了图像块（patch）的方式，将图像切分成多个较小的块（如16×16像素），然后将每个图像块当作一个元素输入到 Transformer 中。这样既能减小计算量，也能保持图像的空间结构信息。
1.3 如何与自注意力机制结合
如何将注意力机制应用于图像计算就是将 Transformer 应用于计算机视觉领域的重点。最简单的方式就是直接将 CNN 与自注意力机制结合，首先用 CNN 提取特征图（Feature Map），然后将特征图的每个位置视为序列的一个元素，接着应用自注意力机制
自注意力机制的计算过程可以总结为三个步骤，更详细的可以查看之前的笔记文章：
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相似度计算：对于输入的每个元素（通常是特征图中的某个位置），使用点积、拼接或感知机等方式计算它与其他元素的相似度，得到一个注意力权重
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标准化：通过softmax函数对计算出的注意力权重进行标准化，使得所有权重的和为1，从而得到规范化的注意力分数
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加权平均：将注意力分数与对应的value（值向量）进行加权求和，得到最终的输出特征
这种自注意力机制的优势在于其全局性。通过查询（Query）和赋值（Value）操作，它可以捕获特征图中的全局空间信息，适用于处理需要全局上下文理解的任务。
结合原因与思路：
传统的 CNN 只能处理局部信息，因为卷积操作本质上是局部感受野的操作，模型只能关注到卷积核周围的局部区域，无法有效地融合远距离的特征。而自注意力机制能够通过加权融合的方式，处理全局信息，因此在需要全局上下文理解的任务中，表现优于传统 CNN
举个例子：在图像的某个位置（如图像中的一个球体）和图像的其他位置（如另一个球体）之间，存在空间上的远距离关系。自注意力机制能够通过计算注意力权重，将远处的信息加权融合到当前位置的特征表示中，从而提高模型对全局上下文的理解能力
2 基本架构与核心思想
ViT 的架构可以简要总结为以下几个主要步骤：
图像分块 -> 扁平化和线性变换 -> 添加位置编码 -> Transformer 编码器 -> 图像分类
通过这几个步骤，成功将 Transformer 模型应用于图像分类任务，简单介绍一下：
2.1 图像分块
ViT 首先将输入的图像切分为多个固定大小的图像块（patch）。例如，对于一张224x224的图像，若每个块的大小为16x16，那么图像将被切割成14x14=196个块。每个块可以视为一个“词”或者说是一个序列的元素
2.2 扁平化和线性变换
每个图像块被扁平化为一维向量，并通过一个线性投影（即一个全连接层）映射到一个固定维度的向量空间。这些变换后的向量将作为输入送入 Transformer 模型
2.3 添加位置编码
由于 Transformer 模型本身不具备感知输入顺序的能力，因此 ViT 为每个图像块添加了位置编码（Positional Encoding），以保留块在原图中的空间位置信息。位置编码通常采用类似于 NLP 任务中使用的编码方式
2.4 Transformer 编码器
经过位置编码处理后，图像块的向量进入标准的 Transformer 编码器架构中。Transformer 编码器主要由自注意力机制和前馈神经网络组成，通过多层堆叠的自注意力层来捕捉图像块之间的长程依赖关系
2.5 图像分类
Transformer 输出的特征向量经过一个池化层（通常是取平均或最大池化）后，送入一个全连接层进行最终的分类
3 ViT 相关开源项目
3.1 Google Research ViT GitHub
Google Research发布了ViT的原始实现，包括详细的代码和预训练模型，帮助研究人员和开发者能够快速复现ViT的实验。
- GitHub链接：ViT by Google Research
3.2 Hugging Face Transformers
Hugging Face 提供了一个强大的 Transformer 库，其中包括 ViT 模型的实现。该库支持与多个预训练模型进行交互，包括 ViT，并且集成了许多其他计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等）
- GitHub链接：Hugging Face Transformers
- ViT模型页面：ViT Model on Hugging Face
3.3 Keras-ViT
如果使用 Keras 和 TensorFlow 架构，Keras-ViT 是一个 ViT 的开源实现，可以在 Keras 框架中使用 ViT 模型
- GitHub链接：Keras-ViT
3.4 Visual Transformers (vit) by Meta
Meta AI（前 Facebook AI）也发布了自己的 ViT 实现，该项目提供了一个基于 Transformer 的计算机视觉框架，适用于多种任务
- GitHub链接：Meta ViT
3.5 DPT (Dense Prediction Transformer)
DPT 是一个针对 Dense Prediction 任务（如深度估计和语义分割）优化的 ViT 版本，适合需要高精度视觉理解的应用
- GitHub链接：DPT - Dense Prediction Transformer
3.6 CLIP by OpenAI
虽然 CLIP 是一个多模态模型，但它使用了基于 ViT 的图像编码器。OpenAI 开源了 CLIP 模型的代码，并提供了相关的预训练模型，可以用于图像-文本匹配等任务
- GitHub链接：CLIP by OpenAI