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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。