vision transformer网络结构示意图

### Vision Transformer 架构示意图 Vision Transformer (ViT) 是一种基于 Transformer 的图像处理架构，它将图像分割为固定大小的补丁，并通过自注意力机制对这些补丁进行建模[^2]。ViT 的架构示意图通常包括以下几个关键部分： 1. **图像分割**：输入图像被分割为多个固定大小的补丁（patches），每个补丁被视为一个序列元素。 2. **线性嵌入**：每个补丁被展平并映射到一个固定维度的向量。 3. **位置编码**：为了捕捉空间信息，位置编码被添加到补丁的嵌入表示中。 4. **Transformer 编码器**：一系列 Transformer 块对补丁序列进行建模，提取全局特征。 5. **分类头**：在序列的开头添加一个特殊的分类标记（[CLS]），经过 Transformer 编码后，该标记用于预测类别。 以下是一个简化的 Vision Transformer 架构示意图： ```plaintext +-------------------+ | Input Image | +-------------------+ | v +-------------------+ | Patch Extraction | +-------------------+ | v +-------------------+ | Linear Embedding | +-------------------+ | v +-------------------+ | Position Encoding | +-------------------+ | v +-------------------+ | Transformer Blocks| +-------------------+ | v +-------------------+ | [CLS] Token | +-------------------+ | v +-------------------+ | Classification Head| +-------------------+ | v +-------------------+ | Output Class | +-------------------+ ``` 此图展示了 ViT 的核心流程，从图像分割到最终的分类输出。此外，更详细的架构示意图可以在相关论文或开源实现中找到，例如 Google Research 提供的 [ViT 实现](https://github.com/google-research/vision_transformer) 中包含了一些可视化工具[^2]。 ### 示例代码：绘制简单的 ViT 架构 以下是使用 Python 和 `matplotlib` 绘制 ViT 架构的简单示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle, FancyArrowPatch fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 图像输入 ax.text(0.5, 5.5, "Input Image", ha='center', fontsize=12) ax.add_patch(Rectangle((0, 5), 1, 1, edgecolor='black', facecolor='lightblue')) # 补丁提取 ax.text(0.5, 4.5, "Patch Extraction", ha='center', fontsize=12) ax.add_patch(Rectangle((0, 4), 1, 1, edgecolor='black', facecolor='lightgreen')) # 线性嵌入 ax.text(0.5, 3.5, "Linear Embedding", ha='center', fontsize=12) ax.add_patch(Rectangle((0, 3), 1, 1, edgecolor='black', facecolor='lightyellow')) # 位置编码 ax.text(0.5, 2.5, "Position Encoding", ha='center', fontsize=12) ax.add_patch(Rectangle((0, 2), 1, 1, edgecolor='black', facecolor='lightpink')) # Transformer 块 ax.text(0.5, 1.5, "Transformer Blocks", ha='center', fontsize=12) ax.add_patch(Rectangle((0, 1), 1, 1, edgecolor='black', facecolor='lightgray')) # 分类头 ax.text(0.5, 0.5, "Classification Head", ha='center', fontsize=12) ax.add_patch(Rectangle((0, 0), 1, 1, edgecolor='black', facecolor='orange')) # 连接箭头 arrow = FancyArrowPatch((0.5, 5), (0.5, 4), arrowstyle='->', mutation_scale=15, color='black') ax.add_patch(arrow) arrow = FancyArrowPatch((0.5, 4), (0.5, 3), arrowstyle='->', mutation_scale=15, color='black') ax.add_patch(arrow) arrow = FancyArrowPatch((0.5, 3), (0.5, 2), arrowstyle='->', mutation_scale=15, color='black') ax.add_patch(arrow) arrow = FancyArrowPatch((0.5, 2), (0.5, 1), arrowstyle='->', mutation_scale=15, color='black') ax.add_patch(arrow) arrow = FancyArrowPatch((0.5, 1), (0.5, 0), arrowstyle='->', mutation_scale=15, color='black') ax.add_patch(arrow) plt.axis('off') plt.show() ``` 此代码生成了一个简单的 ViT 架构流程图，便于理解其主要组成部分。