ViT：超越CNN，开启图像识别的革命篇章

人工智能

2022-11-20 10:42:58

视觉变压器（ViT）：图像识别的新篇章

ViT 是什么？

想象一下，计算机可以像我们一样“看”到图片，理解它们的内容，并准确地识别它们。这正是计算机视觉的目标，而视觉变压器（ViT）正在引领这一领域的新革命。

ViT 是一种神经网络模型，将自然语言处理（NLP）领域的 Transformer 架构引入了图像识别。Transformer 模型以其处理文本序列的能力而闻名，它能够捕捉单词之间的关系和含义。

ViT 的运作原理

ViT 将图像分成较小的部分，类似于拼图中的拼块。它将每个部分转换为一个向量（一组数字），代表该部分的视觉特征。这些向量随后被输入 Transformer 模型。

Transformer 模型采用一种称为“自注意力”的技术，它允许不同部分的向量相互“对话”。通过这种交互，模型可以学习理解各个部分如何组成整个图像的含义。

ViT 的优势

与传统的卷积神经网络（CNN）相比，ViT 具有以下优势：

更简单的架构： ViT 的架构比 CNN 更简洁易用，这使得训练和调整它变得更加容易。
对位置和尺度的鲁棒性： ViT 对图像的位置和尺度变化不那么敏感。即使图像被旋转、缩放或平移，它也能保持其识别能力。
更强大的性能： 在大型图像数据集（如 ImageNet）上进行的测试表明，ViT 在图像分类方面优于 CNN。

ViT 的应用

ViT 在图像识别领域的应用广泛，包括：

图像分类： 识别图像中包含的物体或场景。
目标检测： 识别和定位图像中的特定对象。
图像分割： 将图像分解为不同的区域或对象。
图像生成： 根据给定的文本提示生成新的图像。

代码示例

以下是用 Python 编程语言实现的简单 ViT 模型：

import torch
from torch.nn import Transformer

# 定义 ViT 模型
class ViT(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_patches, dim):
        super(ViT, self).__init__()
        self.num_patches = num_patches
        self.dim = dim

        # 将图像划分为部分
        self.patch_embedding = torch.nn.Linear(3, dim)

        # Transformer 模型
        self.transformer = Transformer(
            d_model=dim,
            nhead=8,
            num_encoder_layers=6,
            num_decoder_layers=6,
            dim_feedforward=256,
            dropout=0.1,
            activation='relu'
        )

    def forward(self, x):
        # 将图像分成部分并嵌入
        x = x.reshape(x.shape[0], -1, 3)  # 将图像展平成一维向量
        x = self.patch_embedding(x)

        # 通过 Transformer 模型传递部分
        x = self.transformer(x)

        # 将部分投影到类别空间
        x = self.cls_token + x
        x = self.norm(x)
        x = self.head(x)

        return x