vit transformer图像分类
时间: 2025-02-24 09:09:45 浏览: 56
### ViT(Vision Transformer)图像分类实现与教程
#### 1. 理解ViT架构
Vision Transformer (ViT) 是一种利用自注意力机制来处理图像数据的方法,其核心在于将图像分割成多个固定大小的小块(patch),并将这些小块线性映射到向量表示。随后通过多层Transformer编码器传递信息,在此过程中引入位置嵌入以保留空间关系[^1]。
#### 2. 数据预处理
对于猫狗二分类任务而言,输入图片需按照特定尺寸裁剪并转换为适合送入模型的形式。具体来说,会依据实际需求调整patch size参数,从而更好地适应目标类别之间的差异特性[^2]。
#### 3. 构建ViT模型
下面给出一段Python代码用于构建一个简单的ViT模型:
```python
import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel, ViTConfig
class CatDogClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_labels=2):
super().__init__()
configuration = ViTConfig(image_size=224, patch_size=16)
self.vit = ViTModel(configuration)
# 添加额外的全连接层作为分类头部
self.classifier = nn.Linear(self.vit.config.hidden_size, num_labels)
def forward(self, pixel_values=None, labels=None):
outputs = self.vit(pixel_values=pixel_values).last_hidden_state[:,0]
logits = self.classifier(outputs)
loss = None
if labels is not None:
loss_fct = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fct(logits.view(-1, 2), labels.view(-1))
return {"logits": logits, "loss": loss}
```
这段代码定义了一个继承自`nn.Module`类的新模块——CatDogClassifier,其中包含了两个主要部分:一个是负责提取特征的基础ViT模型;另一个则是用来做最终预测判断的简单线性变换层。
#### 4. 训练过程概述
训练阶段涉及准备合适的数据集、设置优化算法以及配置超参数等内容。考虑到本案例专注于介绍如何搭建ViT框架而非深入探讨调参技巧,这里仅提供一个大致流程供参考:
- 加载已标注好的猫狗照片集合;
- 对每张图执行标准化操作,并按比例划分训练/验证子集;
- 使用AdamW等现代梯度下降方法更新权重直至收敛或达到预定轮次上限;
- 定期保存最佳性能版本以便后续评估测试表现。
阅读全文
相关推荐


















