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在近年来，深度学习尤其在计算机视觉领域取得了巨大的进展，而 Vision Transformer（ViT）作为一种新的视觉模型，它的表现甚至在许多任务中超过了传统的卷积神经网络（CNN），如

ResNet。在这篇博客中，我们将详细介绍 Vision Transformer 的工作原理，并解释它如何在各种公开数据集上超越最好的 ResNet，尤其是在大数据集上的预训练过程中，ViT 展现出的优势。

什么是 Vision Transformer (ViT)？

1. 背景与起源

Vision Transformer（ViT）是从 Transformer 模型发展而来的，最初的 Transformer 模型主要应用于自然语言处理（NLP）任务，尤其是机器翻译。在 NLP 中，Transformer 展现出了其强大的序列建模能力，能够捕捉长距离的依赖关系。

在计算机视觉领域，传统的卷积神经网络（CNN）一直是图像分类、目标检测等任务的主力。然而，ViT 在提出后，尤其是在大型数据集上进行预训练时，凭借其在长距离依赖建模上的优势，迅速展示了其强大的能力。ViT 把 Transformer 模型应用于图像数据，并通过某些创新技巧，解决了传统卷积神经网络的局限性。

2. ViT 的基本原理

ViT 将图像输入视为一系列小的图像块（patch），而不是传统的像素级输入。通过这种方法，ViT 将图像的局部信息转换为序列数据，使得 Transformer 可以通过自注意力机制对图像进行处理。下面我们将详细介绍 ViT 的工作流程。

ViT 的工作流程

1. 图像分块（Patch Splitting）

首先，将输入图像划分为固定大小的块（patch），每个块的尺寸通常为 16x16 或更大，具体取决于模型的设计。在处理过程中，每个图像块被视为一个独立的单元，这与自然语言处理中的“单词”相似。

假设原图的尺寸为 224x224 像素，ViT 将其划分为 14x14 个 16x16 的小块。这样，原始图像就被转化为 196 个图像块（14 * 14 = 196），每个块有 3 个通道（RGB）。

2. 向量化（Flattening）

每个小块通过 Flatten 操作（拉伸）变成一个向量。例如，一个 16x16 大小的 RGB 图像块经过拉伸后将变为一个 768 维的向量（16x16x3 = 768）。这些向量作为 Transformer 的输入。

3. 线性变换（Linear Transformation）

每个图像块向量通过一个线性变换，映射到一个新的维度，这个操作通常由一个全连接层完成。此时，所有块的特征空间被转换到新的表示空间中，得到新的表示向量 z_i。

4. 添加位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 本身并不具备处理序列中元素位置的能力，ViT 通过添加位置编码来保留位置信息。每个图像块的向量 z_i 会加上相应的位置信息，这样每个块的表示就不仅包含了图像内容的信息，还包含了该块在图像中的位置信息。

如果不包含位置信息，那么左右两张图对transformer眼里是一样的，所有要给图片位置做编号

x1-xn是图片中n个小块向量化后得到的结果，把他们做线性变换并且得到位置信息得到向量z1-zn，（既包含内容信息又包含位置信息）

5. CLS Token 和最终的输入

为了最终的图像分类，ViT 引入了一个特殊的分类标记（CLS Token）。该标记是一个额外的向量，通常初始化为零，并与图像块的表示一起作为输入送入 Transformer。最终，CLS Token 会作为图像的整体表示，进行分类任务。

6. Transformer 编码器（Encoder）

输入经过位置编码和 CLS Token 的处理后，所有的图像块向量会被送入 Transformer 编码器。ViT 使用多层的自注意力机制（Self-Attention）来处理这些向量。每一层的输出都会被送入下一层，直到所有的信息被充分聚合。

7. 分类与输出

经过多次的自注意力处理后，最终的 CLS Token 会被送入一个全连接层，该层输出一个包含所有类别概率的向量 p。通过与真实标签进行比较，ViT 利用交叉熵损失函数来计算误差，并通过梯度下降优化网络参数。

8. 训练过程：预训练与微调

ViT 的训练过程可以分为两个阶段：预训练和微调。

预训练（Pretraining）

预训练阶段是在一个大规模的数据集上进行的，通常会使用像 ImageNet 或 JFT-300M 这样的庞大数据集。这一阶段的目标是让模型学习到通用的视觉特征。通常，预训练时使用的模型参数是随机初始化的，随着训练的进行，模型不断优化，学习到有用的图像特征。

微调（Fine-tuning）

预训练完成后，模型会在较小的任务特定数据集（如 CIFAR-10、ADE20K 等）上进行微调。通过在这些特定任务上继续训练，模型能够调整参数，以适应特定的应用场景。

ViT 与 ResNet 的比较

传统的卷积神经网络，如 ResNet，依靠卷积层通过局部感受野捕捉图像特征。而 ViT 的核心优势在于 Transformer 的自注意力机制。自注意力机制允许模型在处理每个图像块时，能够关注到其他位置的信息，因此能够捕捉更远距离的图像依赖。

当在大规模数据集上预训练时，ViT 展现出比 ResNet 更好的性能，尤其是在较大的数据集上。随着数据集规模的扩大，ViT 的优势变得更加明显。

为什么 ViT 在大数据集上效果更好？

1. 全局依赖建模： ViT 的自注意力机制允许它同时关注整个图像，而不像 CNN 那样依赖局部卷积操作。这样，ViT 可以捕捉到更多的全局信息，对于大数据集的图像分析更具优势。

2. 更强的表示能力： 由于 ViT 处理的是图像块的向量表示，因此它的表示能力比 CNN 更强，特别是在任务复杂或者图像间关系较远的场景下。

3. 更好的扩展性： Transformer 的设计使得它能够轻松地扩展到更大的数据集和更复杂的任务上，尤其是当计算资源足够时。

总结

Vision Transformer（ViT）是计算机视觉领域的一项创新，它将 Transformer 模型从自然语言处理应用扩展到了图像处理任务。通过将图像分块、向量化、加位置编码，再通过 Transformer 编码器进行处理，ViT 能够有效地提取图像中的全局特征，并在大规模数据集上展现出超越传统卷积神经网络（如 ResNet）的性能。

尽管 ViT 在计算上要求较高，尤其是需要大量数据来训练，但在预训练后，它在图像分类、目标检测等任务中提供了显著的提升。随着大数据集和计算能力的不断提升，ViT 很可能成为未来计算机视觉领域的主流方法之一。