Vision Transformers: 登上图像分类皇冠的下一个挑战者

2023-05-14 10:23:18

ViT：图像分类的变革者

是什么让 ViT 与众不同？

在过去的几年中，Transformer 模型在自然语言处理领域掀起了一场革命，它们的威力在机器翻译和文本摘要等任务中得到了广泛的证明。现在，Transformer 已经将目光投向了图像分类领域，而 Vision Transformer (ViT) 正是这一变革的领头羊。

与传统的卷积神经网络（CNN）依赖滤波器和池化层不同，ViT 利用 Transformer 模型的编码器来处理图像数据。这种创新性方法赋予了 ViT 更强的可扩展性，使其能够处理更庞大的数据集并实现更高的准确率。

在 ImageNet 数据集上的出色表现

ViT 模型在图像分类任务上展现了令人印象深刻的性能。在 ImageNet 数据集上，ViT 实现了 86.5% 的顶级准确率，与最先进的 CNN 模型不相上下。然而，ViT 的优势在于其可扩展性，这意味着随着数据集的增大，其准确率还有进一步提升的空间。

使用 🤗 Transformers 微调 ViT

想要利用 ViT 的强大功能进行图像分类？借助 🤗 Transformers 库，你可以轻松实现！该库提供了各种预训练的 Transformer 模型，包括 ViT，让你可以轻松地对其进行微调以满足特定数据集的需求。

微调过程分步指南

创建数据集： 收集包含图像和相应标签的数据集，或使用现有数据集（如 ImageNet 或 CIFAR-10）。
加载 ViT 模型： 使用 🤗 Transformers 库加载预训练的 ViT 模型。
微调模型： 对模型进行微调，使其在你的特定数据集上进行训练。
评估模型： 在测试数据集上评估微调后的模型以确定其准确性。

代码示例

import transformers

# 加载预训练的 ViT 模型
model = transformers.ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")

# 微调模型
model.train()
optimizer = transformers.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

# 训练循环
for epoch in range(10):
    for batch in data_loader:
        images, labels = batch
        outputs = model(images)
        loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

# 评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(images)
    predictions = torch.argmax(outputs, dim=1)
    accuracy = (predictions == labels).sum() / len(labels)
    print(f"Accuracy: {accuracy}")