【深度学习】Vision Transformer

news2025/1/15 19:43:29

一、Vision Transformer

Vision Transformer (ViT)将Transformer应用在了CV领域。在学习它之前，需要了解ResNet、LayerNorm、Multi-Head Self-Attention。

ViT的结构图如下：

如图所示，ViT主要包括Embedding、Encoder、Head三大部分。Class token、Position Embedding、Extract Class Token等部分会按照顺序穿插讲解。

1. Patch Embedding

由于多头自注意力是针对NLP提出的，它的输入尺度为 $batch\_size,num\_token,dim\_token]$ ，而CV中图像输入尺度通常为 $batch\_size, num\_channel,height,width]$ ，ViT通过Patch Embedding将其尺度转换至期望的形式。

如上图所示，假设一张图像的尺寸为 $[3, 224, 224]$ ，ViT会将其均分为多个Patch（上图是 $3 * 3 = 9$ 个，结构图中是 $14 * 14 = 196$ 个），于是每个Patch的尺度为 $[3, 16, 16]$ （ $16=224\div14$ ）。对于每个Patch，ViT使用一层2D卷积进行特征提取可以得到尺度为 $[768, 14, 14]$ 的特征（卷积核大小和步长均与Patch一致，输出通道数为768）。

之后将 $[768, 14, 14]$ 的特征转置为 $[14, 14, 768]$ 的并将其展平即可得到 $[196, 768]$ 的特征，此时转换完成，196即为token的数量，768为token的向量长度。

由于ViT处理的是分类任务，所以它参考BERT特地拼接上了一个大小为 $[1, 768]$ 的Class token，于是现在token的大小变成 $[197, 768]$ 。ViT中Class token是一个初始化为0的可学习参数向量。通常Class token会被单独拿出来作为ViT提取出来的图像特征用于下游任务，例如，ViT中跟了一个分类头进行分类，广义类发现中GCD、OpenCon等方法直接使用该特征进行半监督聚类。

另外，ViT保留了Transformer中的位置编码（Position Embedding），它也是初始化为0的可学习参数，不过不是拼接而是加入，所以其大小为 $[197, 768]$ ，与当前token的大小一致。

此时，所以token的准备完成，一个批次的图像转换为token后尺度是 $batch\_size,num\_token,dim\_token]$ （ $num\_token=197,dim\_token=768]$ ）。

2. Transformer Encoder

该部分是ViT进行特征提取的主体部分，包括多个下图中的Encoder Block，例如ViT-B/16中有12个，ViT-L/16中有24个：

可以看出，除残差结构、Layer Norm、DropPath外，关键模块为Mutil-Head Attention和MLP Block。个人认为由于Mutil-Head Attention和MLP Block最后可能包含Dropout操作，所以有些方法在后面跟的是DropPath而非Dropout。

对于Mutil-Head Attention，由于ViT已经将图像转为了token，所以Mutil-Head Attention可以被即插即用，本质上它是对输入进行加权，详情请参考Multi-Head Attention。

对于MLP Block，它包括两层全连接（第一层输入大小为 $768$ 输出大小为 $768 * 4$ ，第二层输入大小 $768 * 4$ 输出大小为 $768$ ）、一层激活函数（GELU）、一层Dropout。

所以Transformer Encoder是通过Mutil-Head Attention和MLP进行多次特征提取，提取过程不改变原输出大小，因此Transformer Encoder的输出大小仍为 $batch\_size,num\_token,dim\_token]$ （ $num\_token=197,dim\_token=768]$ ）。