2023年2月23日 · 当对大量数据进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准时 (ImageNet、CIFAR-100、VTAB 等)，与 SOTA 的 CNN 相比， Vision Transformer (ViT) 可获得更优异的结果，同时仅需更少的训练资源。 基于自注意力的架构，尤其是 Transformer，已成为 NLP 中的首选模型。 主要方法是 在大型文本语料库上进行预训练，然后在较小而特定于任务的数据集上进行微调。 由于 Transformers 的计算效率和可扩展性，训练具有超过 100B 个参数的、前所未有的 …

ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究. 把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移 …

2023年11月11日 · 本文深入解析Vision Transformer (ViT)中的图像分块、图像块嵌入、类别标记（Class token）以及QKV矩阵与自注意力机制。 通过实例介绍如何将图像拆分为Patch，如何进行Patch Embedding，Class token的作用，以及QKV矩阵的计算过程，揭示ViT如何利用这些机制进行高效特征提取和 ...

2023年12月31日 · Visual Transformer (ViT) 出自于论文《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》，是基于Transformer的模型在视觉领域的开篇之作。 ViT模型是基于Transformer Encoder模型的。 我们知道 Transformer模型 最开始是用于 自然语言处理 (NLP)领域的，NLP主要处理的是文本、句子、段落等，即序列数据。 但是视觉领域处理的是图像数据，因此将Transformer模型应用到图像数据上面临着诸多挑战，理 …

Vision Transformer (ViT) 作为现在 CV 中的主流 backbone，它可以在图像分类任务上达到与 卷积神经网络 (CNN) 相媲美甚至超越的性能。 ViT 的核心思想是将输入图像划分为多个小块，然后将每个小块作为一个 token 输入到 Transformer 的编码器中，最终得到一个全局的类别 token 作为分类结果。 ViT 的优势在于它可以更好地捕捉图像中的长距离依赖关系，而不需要使用复杂的卷积操作。 然而，这也带来了一个挑战，那就是如何解释 ViT 的决策过程，以及它是如何关注图像中 …

ViT 其原始论文为 An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale。 首先看一下 ViT 模型的效果，在 ImageNet 1k 上最高能达到 88.55 的准确率，关键是现在自家的数据集上进行了预训练，三亿数据量啊。

对于ViT来说，首先要将原始的2-D图像转换成一系列1-D的patch embeddings，这就好似NLP中的word embedding。 输入的2-D图像记为 \mathbf x\in \mathbb {R}^ {H\times W \times C}，其中 H 和 W 分别是图像的高和宽，而 C 为通道数对于RGB图像就是3。

完成学习后对内容进行一个总结，以及对ViT模型进行一个简单介绍，让才接触的同学快速了解ViT模型。 我们以原文中的一张图，来ViT这个模型，我们把整体结构分成：将图像分成 …

2024年8月9日 · ViT-H/14 是Vision Transformer的超大版本，"H"代表Huge模型，使用14x14的块大小。 该模型拥有非常多的参数（大约有3亿参数），因此需要非常大的数据集和计算资源。 应用: ViT-H/14 在需要极高精度的任务中使用，特别是超大规模的视觉任务，如高级分类和检测。 4. DeiT (Data-efficient Image Transformer) DeiT 是ViT的一个改进版本，通过数据增强和蒸馏技术，使得在较小的数据集上也能够高效训练。 DeiT 引入了一个蒸馏Token来帮助模型更好地学 …

ViT模型的主要思想是将输入图像分成多个小块，然后将每个小块转换为一个向量，最终将这些向量拼接起来形成一个序列。