ViT——nlp和cv进行了统一,使多模态成为可能

news2025/3/17 7:47:47

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

image.png1.概述
之前的transformer在cv中应用,大部分是将CNN模型中部分替换成transformer block(整体网络结构不变)或者用transformer将不同网络连接起来,而本文提出:一个针对图像patch的纯的transformer可以很好地完成图像分类任务,无需CNN的参与,这无疑打通了nlp和cv的壁垒。除此之外,相比于相同效果的CNN网络,VIT只需更少的计算资源。
transformer之所以只应用于部分代替,原因是:需要每个token进行两两计算关系,其复杂度是O(n^2)
,如果使用逐像素输入,则无法承担这么大的计算量,故为了降低输入序列的长度,之前的做法有:(文中提及的处理序列太长问题的方法)

  • 对Feature Map进行transfomer,如 14×14的特征图也就是1×196的序列长度,可以承受。
  • Stand-Alone Attention(孤注意力):使用一个local window进行输入,再进行平滑。利用这种局部多头点积自注意力块完全替代卷积。
  • Sparse Transformer:采用可

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