一文详解Vision Transformer

### Vision Transformer (ViT) 的详细解释、原理、架构与实现 #### ViT 的核心概念 Vision Transformer 是一种基于 Transformer 架构的深度学习模型，其设计初衷是为了处理视觉任务。传统的卷积神经网络（CNNs）主导了计算机视觉领域多年，然而随着自然语言处理中 Transformer 的成功应用，研究者们尝试将其扩展到图像识别等领域。ViT 将图像分割成固定大小的小块（patches），并通过线性变换将这些小块映射为一维向量序列[^1]。 #### 图像预处理流程在实际应用中，输入的高分辨率图像会被划分为多个不重叠的小块（flattened patches）。每个 patch 被视为独立的 token，并通过一个可训练的线性层投影至统一维度的空间。这一过程被称为 **Linear Projection of Flattened Patches**，它是 ViT 模型的关键部分之一[^3]。 #### 自注意力机制的作用自注意力机制允许模型动态调整不同区域的重要性权重，从而捕捉全局依赖关系。相比于 CNN 中局部感受野的设计理念，Transformer 可以一次性关注整个输入序列，这使得它更适合建模复杂的长距离交互模式。具体来说，在编码器阶段，每个多头注意力模块会计算 query、key 和 value 向量之间的相似度得分，进而生成加权后的特征表示[^2]。 #### 位置嵌入的意义由于原始 Transformer 设计用于处理顺序数据（如文本句子），因此需要引入额外的位置信息来保留 tokens 在原图中的空间布局特性。通常采用的方法是在输入 embedding 上叠加一组固定的正弦/余弦波形或者随机初始化并随时间优化得到的学习型参数作为绝对位置编码[^2]。 #### 整体架构描述完整的 ViT 结构由以下几个组件构成： - 输入准备：把图片切分成若干个相同尺寸的patch； - Embedding 层：执行上述提到过的 flatten operation 加 linear transformation 得到初始 embeddings； - Positional Encoding 添加步骤； - 多层堆叠的标准 transformer encoder blocks —— 包含 multi-head self attention layer 和 feed forward network layers； - Classification head 输出最终预测类别概率分布。以下是 Python 实现的一个简化版例子： ```python import torch from torch import nn, optim class PatchEmbedding(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768): super().__init__() num_patches = (img_size // patch_size)**2 self.patch_embeddings = nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): x = self.patch_embeddings(x).flatten(2).transpose(1, 2) return x class MultiHeadAttention(nn.Module): pass # Implementation omitted for brevity. class EncoderBlock(nn.Module): pass # Implementation omitted for brevity. class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self,...): ... model = VisionTransformer() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` 以上代码片段仅展示了如何定义基本构建单元以及搭建整体框架的大致思路，并未包含全部细节内容。

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