图像transformer
时间: 2025-02-22 16:21:49 浏览: 52
### 图像Transformer架构
图像Transformer通过将图像视为一系列补丁来处理视觉数据[^3]。具体来说,在初始阶段,图像被分割成固定大小的小块(称为补丁),这些补丁随后被展平并嵌入到高维空间中形成序列。此过程类似于自然语言处理中的词向量表示方法。
为了捕捉全局上下文信息以及局部特征之间的相互作用,Vision Transformer (ViT) 使用多头自注意力机制替代传统卷积操作。该结构允许模型关注整个输入区域内的任意位置对,并动态调整权重分配给不同部分的重要性得分。这使得ViT能够在不牺牲效率的情况下获得更好的表达能力[^1]。
然而,原始版本的ViT可能无法很好地提取局部细节,因为其设计初衷是为了应对大规模预训练任务而非直接用于下游视觉识别挑战。为此,研究者们提出了多种改进方案,比如Swin Transformer,它不仅保持了线性计算复杂度的优势,还构建了一个分层特征映射体系,从而更好地适应实际应用场景的需求[^2]。
```python
class PatchEmbedding(nn.Module):
""" 将图像切分为多个patch """
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768):
super().__init__()
self.img_size = img_size
self.patch_size = patch_size
num_patches = (img_size // patch_size)**2
self.projection = nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
def forward(self, x):
B, C, H, W = x.shape
assert H == W == self.img_size, f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model's expected input size ({self.img_size}*{self.img_size})."
x = self.projection(x).flatten(2).transpose(1, 2)
return x
```
这段代码展示了如何定义一个简单的模块来进行图像到补丁的转换工作。在这个例子中,`PatchEmbedding` 类实现了使用二维卷积的方式从输入图像中抽取非重叠矩形区域作为后续处理单元的功能。
### 应用领域
在计算机视觉方面,基于Transformer 的框架已经被广泛采用于解决各类问题:
- **物体检测**:DETR(Detection Transformer)[^4] 是一种端到端的目标探测算法,利用编码器解码器形式的Transformers代替传统的两步法或多尺度融合网络;
- **语义分割**:SETR(Segmenter with Transformers) 提出了仅依靠纯Attention机制完成像素级分类的新思路;
- **姿态估计**:HRFormer(High Resolution Former)[^4] 结合高低分辨率分支的优点,提高了人体关节定位精度;
- **视频理解**:TimeSformer[^(未提供)] 则尝试打破时空维度间的界限,让每一帧都能与其他时刻建立联系,进而提升动作识别的效果。
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