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时间: 2025-03-16 18:21:05 浏览: 39
### Vision Transformer (ViT) 的基本原理
Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer架构的模型,最初由Google Research提出,旨在解决图像分类任务中的挑战。它受到自然语言处理领域中Transformer的成功启发,摒弃了传统的卷积神经网络(CNN),转而采用全注意力机制来捕获全局上下文信息[^1]。
#### ViT 的核心概念
为了适应图像数据的特点,ViT 将输入图像分割成固定大小的 patches,并将其线性嵌入到高维空间中。这些 patches 类似于 NLP 中的 tokens,在经过位置编码后被送入标准的 Transformer 编码器堆栈中进行处理。最终,通过附加一个可学习的分类 token 来预测类别标签。
以下是实现 ViT 的关键步骤:
```python
import torch
from transformers import ViTModel, ViTConfig
config = ViTConfig(image_size=224, patch_size=16)
model = ViTModel(config)
def forward_vit(input_image):
outputs = model(pixel_values=input_image)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state # 获取最后一层隐藏状态
cls_token = last_hidden_states[:, 0, :] # 提取分类token
return cls_token
```
这种设计使得 ViT 能够在大规模预训练数据上表现出色,并且在某些情况下可以媲美甚至超过最先进的 CNN 模型性能。
#### CrossViT 对 ViT 的改进
尽管 ViT 展现出了强大的潜力,但它主要关注单一尺度特征的学习。相比之下,CrossViT 引入了一个双分支结构,允许同时捕捉多个尺度下的特征表示。具体来说,两个独立但相互关联的子网络分别负责低分辨率和高分辨率特征图的建模。随后,利用交叉注意机制有效地融合来自两者的互补信息,从而增强整体表现力[^2]。
此外,这种方法不仅提高了准确性还保持较低计算成本,因为额外引入的操作相对简单高效[^3]。
### 实验结果与应用场景
实验表明,在 ImageNet 数据集等多个基准测试中,无论是基础版还是改进后的 CrossViT 版本均取得了优异的成绩。这证明了无卷积架构同样适用于复杂视觉任务的可能性。
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