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这篇论文是一篇将tranformer引入到图像领域的里程碑式的文章。因为这是第一次在处理图像时#xff0c;将所有的卷积模块统统抛弃#xff0c;只使用attention。并且实验证明了只用attention…
文章目录1 概述2 方法简述2.1 encoder之前2.2 encoder之后3 实验结果参考资料1 概述
这篇论文是一篇将tranformer引入到图像领域的里程碑式的文章。因为这是第一次在处理图像时将所有的卷积模块统统抛弃只使用attention。并且实验证明了只用attention比使用卷积的网络在图像分类上效果要更好。
正片文章的内容并不难理解前提熟知transformer的原理不了解或者想要回顾一下的小伙伴可以看我的另一篇搞懂Transformer。
而论文提出的vision transorformer就是在transformer的输入和输出上做了一些手脚对transformer自身没有任何改动。
卷积模块在图像领域几乎已经位于不可替代的地位了作者进行这样的尝试的原因是transformer在NLP领域取得了巨大的成功说不定在图像领域也有奇效并且同样的参数量下tranformer的计算效率比卷积模块更高。
经过试验之后作者发现在训练数据量较小的情况下如ImageNetvision transformer的效果比resnet这样的主流卷积网络效果略差。但是当有大量的数据可以提供预训练的时候如谷歌内部的JFT-300Mvision transformer的优势就体现出来了。在大数据集上预训练之后再在小数据集上进行finetunevision tranformer就比其他的主流卷积分类模型要好了。
卷积网络的计算方式有针对图像的很强的inductive bias。其一卷积利用卷积核的方式告诉了卷积网络每个像素点和它周围的像素点有很大的关联其二卷积核权重共享的机制告诉了卷积网络图像当中的物体移动之后仍旧是相同的物体。而这两点vision transformer都不知道因此它需要更多的数据来学习。
2 方法简述
vision transformer的结构并不复杂一看图就明白了其示意图如下图2-1所示。实在不明白的看一下参考资料[4]或者[5]的代码就非常清楚了。
总体上可以分为两大块来看encoder之前和encoder之后。中间的transformer encoder就不说了就是标准的transformer不过可以有LLL层。当然也可把encoder换成比如BERT之类的其他的transformer。
图2-1 vision transformer示意图2.1 encoder之前
输入的图像会被切成一块块patches一般代码实现当中会用patch_size来表示每一个patch的长和宽切成patches之后从左往右从上往下排列成一个patches的序列每个patch会被展开成patch_size[0] x patch_size[1]的输入经过embedding层之后输出。此时的输出就是图2-1中transformer encoder下方1-9数字旁粉色的模块。
接着会在头部额外concat上一个特殊的特征*这个特征的维度和patch经过embedding之后的维度一样并且是可以被学习的。这个特征和BERT的class token很像。
同时会对所有的特征加上表示位置信息的position embedding这个也是可以被学习的。注意是加上而不是concat。
2.2 encoder之后
transformer encoder的每一个输入都会对应一个输出在图像分类时我们只需要拿第0个embedding对应的输出过几层全连接来进行分类即可。
如此看来这个0也就像是模型自己学出来的一个管家它整理了所有patches的信息。
其他真的没啥了总结起来就是前处理后处理超大的数据集。
3 实验结果
作者把vision transformer的效果和BiT进行了对比这个也是他们自己出的一个模型。总的来说就是在各个数据集上都有更好的表现而且训练所需要的资源也更为节省了具体数据如下表3-1所示。
表3-1 试验结果表除此之外作者还将模型学到的东西进行了可视化其示意图如下图3-1所示。 图3-1 模型结果可视化图3-1左是图片刚输入每个patch在做embedding时对patch进行embedding的filter学习到的权重的主成分结果图可以看到不同的filter会关注patch的不同位置和不同纹理。
图3-1中间是每个patch在和其他patch之间的position embedding的相似程度可以看出position embedding的确有学出patch之间的距离。
图3-1右边是模型16个heads的attention distance的平均距离这里可以看到在浅层的时候有些head就已经在看距离自身很远的patch了这是CNN做不到的。
参考资料
[1] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale [2] Yannic Kilcher讲解vision transformer [3] 秋刀鱼的炼丹工坊讲vision transformer [4] https://github.com/lucidrains/vit-pytorch [5] https://keras.io/examples/vision/image_classification_with_vision_transformer/
