Vision Transformer(ViT)解读

Vision Transformer

Transformer原本是用在NLP上的模型，直到Vision Transformer的出现，transformer开始了在视觉领域的应用。 论文：

Split Image into Patches

Vision Transformer(以下简称ViT)要求将图片划分为大小相同的Patches 在上面的划分中，patches没有重叠。当然patches也可以有重叠。划分的patches越多计算量越大 在划分的过程中，需要指定两个超参数：patch size、stride

# patch embedding的代码
import torch
from torch import nn

class PatchEmbedding(nn.Module):
	def __init__(self,patch_size=16,img_size=224,in_channel=3,embedd_dim=768)
		self.patch_size=(patch_size,patch_size)
		self.img_size=(img_size.img_size)
		
		self.patch_embedd=nn.Conv2d(in_channel,embedd_dim,kernel_size=patch_size,stride=patch_size)
	
	def forword(self,x)
			B,C,H,W=x.shape # b,c,fh,hw
			x=self.patch_embedd(x) # b,c,gh,gw
			x=x.flatten(2).transpose(1,2) # b,gh*gw,c
			return x

Vectorization

接下来的是向量化，即将张量拉伸成向量 如果每一个patches都是d1xd2xd3的张量，那拉伸后的张量为d1d2d3x1

线性变换

设图片被划分成了n个向量，记作x1…xn。 首先用全连接层对向量x作线性变换，z1=Wx1+b。注意：此处的全连接层不使用激活函数，因此这里的全连接层只是个线性函数。W，b参数需要学习得到 这里的全连接层都共用一套参数，即W和b相同

位置编码

还需要对每个patches做位置编码，因为图片被划分为n块，那么位置就是1-n之间的整数 然后将得到的位置编码的向量加到z向量上 为什么要用position encoding? 如下图所示，如果将patch打乱，此时如果不进行位置编码，那么在transformer看来这两张图就是一样的，最后得到的输出也一样，这显然不合理。 我们需要transformer知道这两张图不一样，所以我们要对patch进行编码 编码之后，若我们在进行patch位置的变换，这时候transformer的输出就不一样了。实验证明，若不加位置编码，最后的结果会掉3个百分点。

# positional_embedding
class PositionalEmbedding1D(nn.Module):
	def __init__(self,seq_len,dim):
		super.__init__()
		self.pos_embedding=nn.Parameter(torch.zeros(1,seq_len,dim))
	
	def forward(self,x):
		return x+self.pos_embedding

Transformer Encoder Network

加入位置编码后，z向量便即包含n个小块的内容信息，又包含了位置信息。此外，我们用[CLS]代表分类，对这个符号作embedding，得到z0。把z0-zn输入到多头注意力层，紧接着接上全连接层，以多头注意力层和全连接层连接在一起并多次叠加就是Tranformer的Encoder部分的网络，当然，想要累积多少层都可以。

输出

将c0输入softmax分类器，分类器输出向量p，向量p表示分类的结果，p的大小是类别的数量，如果有1000个类别，那么p就是1000维的向量。 参考论文：

参考视频：