深圳品牌网站开发,中国最新新闻大事件,wordpress无法上传mp3,wordpress 竞拍Transformer作为前沿的深度学习框架#xff0c;带有多模态的特性#xff0c;对于不同类型的输入数据#xff0c;不管是文本还是图像均可进行处理#xff0c;而ViT则是对于Transformer中的视觉方面#xff08;也就是输入数据为图像#xff09;的衍生物#xff08;因Trans…Transformer作为前沿的深度学习框架带有多模态的特性对于不同类型的输入数据不管是文本还是图像均可进行处理而ViT则是对于Transformer中的视觉方面也就是输入数据为图像的衍生物因Transformer对应视觉领域应用受限而提出的。因而ViT在计算机视觉领域或者遥感领域的图像处理有着较为广泛的应用。
ViT的关键概念
Transformer架构
Transformer最初用于自然语言处理NLP来处理序列数据比如文本。在ViT中同样的架构被应用于视觉任务将图像数据作为序列来处理。
ViT的组成部分包括多头自注意、多层感知器、快捷连接、层归一化、位置编码和网络拓扑在视觉识别中起着关键作用。
图像作为补丁处理
与传统卷积神经网络CNN将整个图像作为输入不同ViT将图像划分为多个固定大小的小块如16x16像素并将每个小块作为输入序列的一部分进行处理。这些图像块就像NLP中的词嵌入一样通过Transformer进行建模。
无需卷积操作
ViT的创新在于它不依赖于卷积操作传统的CNN依赖卷积核来提取图像特征而是使用Transformer的自注意力机制来学习全局的图像特征关系。
自注意力机制
自注意力机制通过捕捉图像各部分之间的关系允许模型对整个图像有更全面的理解而不受局部感受野的限制。
大规模数据训练
ViT的一个重要特性是其性能与数据规模高度相关。要让ViT达到或者超过CNN的效果通常需要大规模的训练数据例如在JFT-300M数据集上预训练。
ViT的优点
全局特征提取能力强与CNN不同ViT通过自注意力机制可以捕捉图像全局的信息适合处理大规模图像任务。更具可扩展性在大型数据集上ViT可以比传统的CNN更有效地利用数据资源尤其在高性能计算环境下展现出很好的可扩展性。
总结来说ViT的出现为计算机视觉任务提供了一种不依赖卷积的全新模型架构尤其在大数据集上展现了强大的性能。 在Vision Transformer (ViT) 中patch图像块是指将输入图像划分成多个小的、固定大小的子图像块。这些图像块是ViT处理图像的基本单元类似于在自然语言处理NLP任务中将文本分成单词或词嵌入。 ViT 相较于传统的Transformer能够更好地捕捉局部特征信息同时保留传统Transformer对于长依赖关系捕捉的能力此外ViT通过添加局部聚合的模块使得模型对于局部信息较传统结构得到进一步地增强。
Patch的具体概念
划分图像
ViT并不像传统的卷积神经网络CNN那样直接处理整张图像。相反它将图像分割成多个相同大小的图像块patch。例如如果输入图像的尺寸为224x224像素ViT可能会将其划分成16x16像素的patch这样整张图像就变成了一个14x14的网格总共有196个patch。
每个patch的处理
每个patch被视为一个独立的输入单元相当于NLP中的“词”。这些patch会被展平flatten成一维向量然后通过一个线性嵌入层将其映射到特定维度的特征向量空间中。最终这些特征向量会被送入Transformer模型进行进一步的处理。
为什么要使用patch
Transformer模型本质上是处理序列数据的而图像是一种二维数据格式。为了让Transformer能够处理图像ViT通过将图像转化为多个patch序列将二维问题转化为序列问题从而可以利用Transformer模型中的自注意力机制来建模不同图像块之间的关系。
Patch的大小
Patch的大小例如16x16是一个超参数它会影响模型的性能。如果patch太大可能会丢失局部的细节信息如果patch太小序列的长度会增加导致计算复杂度变高。因此选择合适的patch大小非常关键。
Patch的工作流程总结
输入图像如224x224像素 → 划分为多个patch如16x16像素 → 每个patch展平成一维向量 → 嵌入到固定的特征空间 → 作为Transformer的输入序列进行处理。
通过这种方式ViT能够将图像作为序列数据进行处理利用Transformer的自注意力机制来理解图像中的全局和局部信息。 参考文献
《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》
《A Survey on Vision Transformer》
