ViT存在的难点及其优化方案与相关论文汇编

在引入transformer之前，计算机视觉领域一直使用CNN，但随着ViT的兴起，图像识别开始转向transformer。ViT是一类视觉模型，在图像识别任务上表现出色。与CNN不同，ViT直接将图像中的像素分割成块，然后将这些块作为输入，传递给transformer编码器。这样可以避免使用CNN中的卷积操作，使模型更具通用性。

然而，ViT也存在一些问题。一方面， 计算成本高。ViT的计算成本比CNN高很多，这使得它很难部署在资源有限的设备上。另一方面， 难以学习位置信息。ViT无法显式地学习位置信息，这使得它在处理一些任务时，例如目标检测，表现不如CNN。

针对上述问题，研究人员提出了多种优化方案。

优化方案

1. 使用较小的输入图像。 ViT的计算成本主要来自transformer编码器，而transformer编码器的计算成本与输入图像的大小成正比。因此，使用较小的输入图像可以降低ViT的计算成本。然而，使用较小的输入图像也会降低ViT的准确率。因此，在使用较小的输入图像时，需要权衡准确率和计算成本。

2. 使用更深的transformer编码器。 ViT的transformer编码器通常比CNN中的卷积层更浅。为了提高ViT的准确率，可以增加transformer编码器的深度。然而，使用更深的transformer编码器也会增加ViT的计算成本。因此，在增加transformer编码器深度时，需要权衡准确率和计算成本。

3. 使用残差连接。 残差连接是一种在深度神经网络中常用的技术。残差连接可以帮助网络学习更深层次的信息，而不会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。ViT中也可以使用残差连接来提高网络的性能。

4. 使用注意力机制。 注意力机制是一种在transformer中常用的技术。注意力机制可以帮助网络重点关注图像中的重要区域。ViT中也可以使用注意力机制来提高网络的性能。

5. 使用预训练模型。 预训练模型是指在大量数据上训练好的模型。预训练模型可以帮助ViT更快地学习，并提高ViT的准确率。

除了上述优化方案外，研究人员还提出了多种新的ViT架构。这些新的ViT架构在计算成本和准确率方面都有所提高。

相关论文

以下是一些与ViT相关的论文：

1. "An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale"，论文链接
2. "ViT-B/16: A Vision Transformer Backbone with 16 Attention Heads"，论文链接
3. "DeiT: Data-Efficient Image Transformer"，论文链接
4. "PVT: Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction Tasks"，论文链接
5. " Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows"，论文链接

这些论文提出了多种新的ViT架构，这些架构在计算成本和准确率方面都有所提高。这些论文为ViT的研究提供了新的方向，并推动了ViT在计算机视觉领域的发展。