来源：投稿 作者：橡皮
编辑：学姐

小声逼逼

在过去的两年里，Vision Transformer(ViT)是计算机视觉(cv)领域最有影响力的工作之一。「它推翻了2012年在Alex net中提出的CNN在CV领域的统治地位： 当能够获得足够多的预训练数据时，将ViT应用到CV的效果非常好。」 最重要的是，ViT的提出正式打破了CV和NLP之间的壁垒，同时还给CV和多模态的研究工作挖了一个大坑。

再叨叨两句

其实很早之前在群里就听小伙伴们聊过vision transformer，但是因为当时自己所做的工作用到ViT的属实是很少，所以对于主动去了解这个东西就有些嗤之以鼻。

真正开始学，或者说认真开始看原paper结合code去理解vision transformer是由于我在AIR的暑研项目中，mentor提出了个有意思的想法是「基于DETR (detection transformer)思路构造多类别异常检测模型。」

这就使我不得不加班加点的去从头了解vision transformer的结构以及其中的self-attention以及cross-attention机制。借此机会也想跟大家分享一下关于我的学习心得。

心路历程 QVQ

对我个人而言，学习一个新技术或者去follow一项新的工作，我的学习路线通常是：

读原paper👉知乎一下大家有关这篇工作的讨论👉重读技术路线👉对照代码去再次理解技术路线以及着重关注损失函数。（以下参考了沐神讲vit视频下的笔记进行回忆）

首先是阅读原paper

通过标题和摘要可以获得一些信息：an image is worth 16*16 words，即每一张输入transformer的图片都会被打散为若干个16*16的小方格(patches)，这样就可以利用nlp里面典型的transformer结构去做大规模的图像识别。

值得一提的是在ViT之前，我们都知道transformer在nlp领域是基本操作，但是这么好的idea却在cv领域应用十分有限。

原文作者谷歌团队着手解决了这个问题：「attention＋CNN或attention替换CNN components，但是保持CNN的整体结构」。 对于保持结构，是指的ResNet50有4个stage（R2/R3/R4/R5），每个stage不变，直接使用attention取代每一个stage里面的每一个block。作者实验证明attention并不需要非得和CNN一起使用，跟transformer一起用时，在大规模数据集上预训练并在中小数据集做fine-tuning后照样能够取得sota效果。

接下来我跳过related work直接来看到了模型结构，不得不说看了主图基本上就明白很多了。 ViT这篇文章尽可能使用原始transformer，「旨在于享受架构的高效实现。」

输入一张图，将它打成33的patches，然后再将其分别flattened从33变为1*9，经过一个Linear Projection后，将每个patches转变成了patch embedding。由于encoder中需要做self-attention，即所有元素两两之间计算自注意力，这与顺序无关。

但是由于每个patch是来自于图片是有序的，所以作者在patch embedding前面加了position embedding，这样patch embedding + position embedding[CLS]=token（包含了图片的patch信息和每个patch在原图的位置信息）。可以看到，其实真正输入进transformer的就是tokens，这与nlp中的工作是异曲同工的。

另外，文章主图做的分类任务，虽然每个token都会有输出，但是最终还是只拿[CLS]来做分类！这是因为transformer encoder中的self-attention机制使得所有tokens都在做两两的信息交互，那么[CLS]同样也会跟着所有的patches一起做交互，所以[CLS]也是可以学到有用信息的拿来做最终的分类的。继续看上面，「最终分类任务就是把[CLS]单拎出来到通用的MLP head中得到类别判断，这样就可以使用cross-entropy来进行训练了~」

根据代码重新过一遍前向过程

虽然ViT的整体思路在主图上的展示不能够再清晰，但是毕竟最终要拿来改代码做自己的任务嘛，根据代码重新过一遍前向过程是有必要的：图片RGB->Npatchespatches->经过linear projection（E）后：768（patch维度）D（embedding_dim）768->图片$ xE=196798 $至此2D图片转换为1D序列tokens！ 另外别忘了position embedding的存在，所以输入encoder的序列长度是197768~

到这里其实阅读原文和代码就结束了，方法思路和代码的具体实现已经get到了。 我并没有看Related work以及实验部分的效果是因为现在ViT已经是经过各种大佬魔改之后被公认为还不错了。

VIT的坑

诚然ViT这篇文章中也提及到了一些transformer固有的缺陷，比如data-hungry，相比CNN缺少归纳偏置，序列长维度高以及计算复杂度高等。 但正因为有这一系列待解决的问题，留给后面研究的可能性也就越大。所以我认为ViT原文的可读性依然非常的大，它讲解了最基本的原理和insight，但是真正希望把vit应用到自己的工作（其他领域）当中去，还是要看一些经典的ViT拓展工作来获取独到的思路，如DETR等等~

VIT论文＆代码详解🚀🚀🚀

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