视频字幕
Vision Transformer，简称ViT，是一种用于计算机视觉任务的神经网络架构。它的核心思想是将最初用于自然语言处理的Transformer模型应用于图像数据。与传统的卷积神经网络不同，ViT将输入图像分割成一系列固定大小的图像块，然后将这些图像块转换为嵌入向量，并通过Transformer编码器进行处理。
让我们详细了解ViT的工作原理。首先，ViT将输入图像分割成固定大小的图像块，通常是16×16像素。然后，通过线性投影将每个图像块转换为嵌入向量。接着，添加位置编码来保留图像块在原始图像中的位置信息。最后，这些嵌入向量被送入Transformer编码器，利用自注意力机制处理整个序列，从而捕捉图像中的全局关系。
自注意力机制是Vision Transformer的核心组件。在自注意力中，每个图像块（或称为token）都会与所有其他图像块进行交互，计算它们之间的关联程度。这使得模型能够捕捉图像中不同区域之间的关系，关注最相关的部分，并建立远距离依赖关系。自注意力的计算公式如图所示，其中Q、K、V分别代表查询、键和值矩阵。通过这种机制，每个token都能根据与其他token的关联程度，聚合信息并更新自己的表示。
让我们比较Vision Transformer与传统的卷积神经网络CNN。首先，在归纳偏置方面，CNN具有强烈的局部性和平移不变性偏置，而ViT的归纳偏置较弱。其次，ViT能够直接建模全局关系，而CNN需要通过多层堆叠才能捕捉远距离依赖。在数据需求上，ViT通常需要更大量的训练数据才能达到良好性能，而CNN在较小数据集上也能表现良好。最后，CNN通常计算效率更高，而ViT的自注意力机制计算量较大。总体而言，ViT在大规模数据集上表现优异，但在小数据集上CNN仍有优势。
Vision Transformer已经在多个计算机视觉领域取得了显著成功。它的主要应用包括图像分类、目标检测、图像分割、视频理解和多模态学习等。自2017年Transformer架构首次提出以来，2020年Google发布了原始ViT模型，随后2021年出现了Swin Transformer等改进版本，2022年则涌现了多种混合架构。未来ViT的发展趋势主要集中在三个方面：提高计算效率以降低资源消耗，减少对大规模数据的依赖，以及开发结合CNN和Transformer优势的混合模型。这些进展将进一步推动计算机视觉技术的发展。