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？
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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。
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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。
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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。
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