Vision Transformer Explained | Papers With Code

有趣的特性

在cnn中处理的不太好，但是在transformers 都能处理的很好的例子。

Intriguing Properties of Vision Transformers | Papers With Code

标题

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

理解一下：把每个图片都切分为16*16的patch

摘要

1. 在大规模的数据集做预训练 可以很好的做迁移。
2. 较少的训练资源 也是对比更耗时的模型来说。

vision transfomer 为啥会存在？

1. 把transformer 引用到cv 最难的部分，因为在做自注意力的时候 是两两相互的，计算的复杂度是O(n2) 。

1. 第一个问题 如何把每个2d的图片转化为1d的序列集合？
2. 简单粗暴：转成像素点 拉直 扔到transformer ，复杂度太高（ 224*224 = 50176）
   1. 所以问题就转化成了 序列长度太长，想办法去降低序列长度。把特征图 而不是像素点传入transformer 2018 cvpr
   2. stand alone attention 使用局部的小窗口 使用 windows attention 而不是整张图 neurips 2019 有点回到卷积的意思 回到局部小窗口
   3. 先在高度的 维度做self-attention axial attention eccv 2020
   4. 以上这些问题呢 很难训一个大模型

引言

1. 没有看到数据过拟合的现象。

1. 被NLP的可拓展性受到启发，所以想直接作用于图片，尽量做少的修改。

1. 基于【为啥会存在】 vision transformer 把每个图片都切分成了16 * 16的patch 。

他们工作 证明了在一个标准的大规模数据集上做预训练的话， 是可以不用做其他更多的修改，就可以很好的迁移到其他场景。

结论

1. 与之前的self-attention 工作不一样的点，除了抽图像块不一样，位置编码，用了图像特有的归纳偏置。直接把图片理解为序列的图像块，无需再对图像领域有更多的理解。cv nlp 大一统。
2. 未解决的问题，挖坑的论文。
   1. vit 只做了分类任务，还需要后续的任务，检测，分割。
   2. 后续的detr，改变了整个目标检测。
      1. swin transfomer 把多尺度的设计 融合到了 transfomer中。
3. 探索自监督的方式
4. 提出把vit 变大 性能更强的方向 。scaling vision transformer cvpr 2022

参考：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili