Vision Transformer是注意力机制在图像识别领域的一项开创性的应用，它舍弃了传统基于卷积神经网络的图像识别模式，采用了全新的Transformer架构来处理图像数据。这种架构的核心思想是自注意力机制，它允许模型在同一序列中的不同位置之间建立相互依赖的关系，从而实现对图像特征的全局捕捉和长距离依赖的处理。与传统的卷积神经网络相比，Vision Transformer具有以下几个显著优势：

1. 长距离依赖处理：传统卷积神经网络在处理局部特征时表现出色，但在处理长距离依赖方面相对较弱。而Vision Transformer通过注意力机制，可以有效地捕捉到图像中不同位置之间的依赖关系，从而提高模型在处理长距离依赖任务时的性能。
2. 可解释性：虽然深度学习模型通常被认为是“黑盒”，但Vision Transformer在一定程度上具有可解释性。通过对模型的中间层输出进行分析，我们可以了解到模型在不同层次上关注的图像特征。这有助于我们理解模型的工作原理，并在需要时进行调试和优化。
3. 并行计算能力：由于Transformer架构天然具有并行计算能力，因此在处理大量图像数据时，Vision Transformer可以充分利用GPU资源，实现高效的计算。
4. 全局感知：Vision Transformer通过注意力机制，可以在不同层次的特征之间建立起关联关系，从而实现对图像全局信息的感知。这使得模型在处理复杂图像任务时，能够更好地捕捉到图像的整体结构和语义信息。
5. 易于迁移学习：由于Vision Transformer摒弃了传统的卷积神经网络结构，因此可以很容易地将其预训练好的权重迁移到其他任务上。这使得模型具有更强的泛化能力，可以在不同的图像识别任务中取得良好的效果。

一个完整的Vision Transformer结构如图11-1所示。

图11-1  Vision Transformer的整体结构

可以看到，同上一章讲解的编码器类似，Vision Transformer也由组件构成：

1. Patch Emebdding：将整幅图像拆分成小图像块，然后把这些小图像块的线性映射序列作为Transformer的输入送入网络。
2. Posiotion Emebdding：由于Transformer没有循环结构，因此需要添加位置编码来保留输入序列中的位置信息。
3. Transformer Encoder：使用多头自注意力机制对每个小图像块映射后的向量进行加权求和，得到新的向量。
4. 分类器：最后使用一个全连接层对每个小图像块的向量进行分类。

《PyTorch深度学习与计算机视觉实践（人工智能技术丛书）》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)