从transformer到VIT

### Transformer 架构与视觉变换器 (ViT) 的区别与发展 #### 发展背景 受到自然语言处理(NLP)领域中Transformer成功应用的启发,研究者们探索了如何将这种强大的架构引入计算机视觉领域。最初的Transformer主要用于处理一维序列数据,而为了适应二维图像的特点,在此基础上进行了必要的调整和改进[^3]。 #### 输入表示的不同 对于传统的Transformer而言,其输入通常是由词向量组成的文本序列;而在ViT中,则是对整张图片按照固定大小切割成多个不重叠的小方块(patch),再通过线性映射转换为对应的特征向量作为后续编码层的输入[^1]。 #### 结构上的差异 - **位置编码**:由于图像中的像素间存在空间关系,因此除了原有的正弦/余弦形式的位置编码外,还需要额外加入绝对或者相对位置信息来帮助模型理解不同patch之间的排列顺序。 - **预训练策略**:早期版本可能依赖于大规模无标签的数据集来进行自监督学习获得较好的初始化参数,之后再针对具体的下游任务微调权重;随着技术进步,现在可以直接利用ImageNet等有标注资源完成端到端训练过程[^2]。 ```python import torch.nn as nn class PatchEmbedding(nn.Module): """ 将图像切分为patches并投影至指定维度 """ def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768): super().__init__() self.proj = nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H == W and H % self.patch_size == 0 patches = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) return patches ``` #### 应用场景的变化 最初设计时主要面向机器翻译、对话生成等功能需求开发出来的Transformer框架,在迁移到CV方向后逐渐衍生出了诸如目标检测、语义分割等一系列新的应用场景,并且取得了优异的成绩表现。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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