Vision?Transformer圖像分類模型是什么

本篇內容介紹了“Vision Transformer圖像分類模型是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

Vision Transformer（VIT）

Vision Transformer（ViT）是一種新興的圖像分類模型，它使用了類似于自然語言處理中的Transformer的結構來處理圖像。這種方法通過將輸入圖像分解成一組圖像塊，并將這些塊變換為一組向量來處理圖像。然后，這些向量被輸入到Transformer編碼器中，以便對它們進行進一步的處理。ViT在許多計算機視覺任務中取得了與傳統卷積神經網絡相當的性能，但其在處理大尺寸圖像和長序列數據方面具有優勢。與自然語言處理（NLP）中的Transformer模型類似，ViT模型也可以通過預訓練來學習圖像的通用特征表示。在預訓練過程中，ViT模型通常使用自監督任務，如圖像補全、顏色化、旋轉預測等，以無需人工標注的方式對圖像進行訓練。這些任務可以幫助ViT模型學習到更具有判別性和泛化能力的特征表示，并為下游的計算機視覺任務提供更好的初始化權重。

Patch Embeddings

Patch embedding是Vision Transformer（ViT）模型中的一個重要組成部分，它將輸入圖像的塊轉換為向量，以便輸入到Transformer編碼器中進行處理。

Patch embedding的過程通常由以下幾個步驟組成：

• 圖像切片：輸入圖像首先被切成大小相同的小塊，通常是16x16、32x32或64x64像素大小。這些塊可以重疊或不重疊，取決于具體的實現方式。

• 展平像素：每個小塊內的像素被展平成一個向量，以便能夠用于后續的矩陣計算。展平的像素向量的長度通常是固定的，與ViT的超參數有關。

• 投影：接下來，每個像素向量通過一個可學習的線性變換（通常是一個全連接層）進行投影，以便將其嵌入到一個低維的向量空間中。

• 拼接：最后，所有投影向量被沿著一個維度拼接在一起，形成一個大的二維張量。這個張量可以被看作是輸入序列的一個矩陣表示，其中每一行表示一個圖像塊的嵌入向量。

通過這些步驟，Patch embedding將輸入的圖像塊轉換為一組嵌入向量，這些向量可以被輸入到Transformer編碼器中進行進一步的處理。Patch embedding的設計使得ViT能夠將輸入圖像的局部特征信息編碼成全局特征，從而實現了對圖像的整體理解和分類。

Inductive bias

在Vision Transformer（ViT）模型中，也存在著Inductive bias，它指的是ViT模型的設計中所假定的先驗知識和偏見，這些知識和偏見可以幫助模型更好地學習和理解輸入圖像。

ViT的Inductive bias主要包括以下幾個方面：

• 圖像切片：ViT將輸入圖像劃分為多個大小相同的塊，每個塊都是一個向量。這種切片方式的假設是，輸入圖像中的相鄰區域之間存在著相關性，塊內像素的信息可以被整合到一個向量中。

• 線性投影：在Patch embedding階段，ViT將每個塊的像素向量通過線性投影映射到一個較低維度的向量空間中。這種映射方式的假設是，輸入圖像的特征可以被表示為低維空間中的點，這些點之間的距離可以捕捉到圖像的局部和全局結構。

• Transformer編碼器：ViT的編碼器部分采用了Transformer結構，這種結構能夠對序列中的不同位置之間的依賴關系進行建模。這種建模方式的假設是，輸入圖像塊之間存在著依賴關系，這些依賴關系可以被利用來提高模型的性能。

通過這些Inductive bias，ViT模型能夠對輸入圖像進行有效的表示和學習。這些假設和先驗知識雖然有一定的局限性，但它們可以幫助ViT更好地處理圖像數據，并在各種計算機視覺任務中表現出色。

Hybrid Architecture

在ViT中，Hybrid Architecture是指將卷積神經網絡（CNN）和Transformer結合起來，用于處理圖像數據。Hybrid Architecture使用一個小的CNN作為特征提取器，將圖像數據轉換為一組特征向量，然后將這些特征向量輸入Transformer中進行處理。

CNN通常用于處理圖像數據，因為它們可以很好地捕捉圖像中的局部和平移不變性特征。但是，CNN對于圖像中的全局特征處理卻有一定的局限性。而Transformer可以很好地處理序列數據，包括文本數據中的全局依賴關系。因此，將CNN和Transformer結合起來可以克服各自的局限性，同時獲得更好的圖像特征表示和處理能力。

在Hybrid Architecture中，CNN通常被用來提取局部特征，例如邊緣、紋理等，而Transformer則用來處理全局特征，例如物體的位置、大小等。具體來說，Hybrid Architecture中的CNN通常只包括幾層卷積層，以提取一組局部特征向量。然后，這些特征向量被傳遞到Transformer中，以捕捉它們之間的全局依賴關系，并輸出最終的分類或回歸結果。

相對于僅使用Transformer或CNN來處理圖像數據，Hybrid Architecture在一些圖像任務中可以取得更好的結果，例如圖像分類、物體檢測等。

Fine-tuning and higher resolution

在ViT模型中，我們通常使用一個較小的分辨率的輸入圖像（例如224x224），并在預訓練階段將其分成多個固定大小的圖像塊進行處理。然而，當我們將ViT模型應用于實際任務時，我們通常需要處理更高分辨率的圖像，例如512x512或1024x1024。

為了適應更高分辨率的圖像，我們可以使用兩種方法之一或兩種方法的組合來提高ViT模型的性能：

• Fine-tuning: 我們可以使用預訓練的ViT模型來初始化網絡權重，然后在目標任務的數據集上進行微調。這將使模型能夠在目標任務中進行特定的調整和優化，并提高其性能。

• Higher resolution: 我們可以增加輸入圖像的分辨率來提高模型的性能。通過處理更高分辨率的圖像，模型可以更好地捕捉細節信息和更全面的視覺上下文信息，從而提高模型的準確性和泛化能力。

通過Fine-tuning和Higher resolution這兩種方法的組合，我們可以有效地提高ViT模型在計算機視覺任務中的表現。這種方法已經在許多任務中取得了良好的結果，如圖像分類、目標檢測和語義分割等。

PyTorch實現Vision Transformer

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import transforms, datasets
# 定義ViT模型
class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, num_classes=1000, dim=768, depth=12, heads=12, mlp_dim=3072):
        super(ViT, self).__init__()
        # 輸入圖像分塊
        self.image_size = image_size
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = (image_size // patch_size) ** 2
        self.patch_dim = 3 * patch_size ** 2
        self.proj = nn.Conv2d(3, dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        # Transformer Encoder
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=heads, dim_feedforward=mlp_dim), num_layers=depth)
        # MLP head
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.fc = nn.Linear(dim, num_classes)
    def forward(self, x):
        # 輸入圖像分塊
        x = self.proj(x)
        x = x.flatten(2).transpose(1, 2)
        # Transformer Encoder
        x = self.transformer_encoder(x)
        # MLP head
        x = self.layer_norm(x.mean(1))
        x = self.fc(x)
        return x
# 加載CIFAR-10數據集
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False)
# 實例化ViT模型
model = ViT()
# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 訓練模型
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for epoch in range(num_epochs):
    # 訓練模式
    model.train()
    train_loss = 0.0
    train_acc = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        # 前向傳播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        # 反向傳播和優化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 統計訓練損失和準確率
        train_loss += loss.item() * images.size(0)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        train_acc += torch.sum(preds == labels.data)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    train_acc = train_acc

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