深度学习中的 Vision Transformer（ViT）实践指南 🧠🖼️

什么是 Vision Transformer？

Vision Transformer（简称 ViT）是将 Transformer 架构应用于图像处理的突破性模型，由 Google 团队于 2020 年提出。它通过将图像分割为固定大小的块（patches），再转化为序列输入 Transformer，实现了对图像的全局建模能力。

核心原理简析

1. 图像分块
   将输入图像划分为多个非重叠的块（如 16x16 像素），每个块视为一个 token。
2. 位置编码
   为每个图像块添加位置信息，使模型理解空间关系。
3. Transformer 编码器
   利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉全局依赖，替代传统 CNN 的局部感知。

实践应用场景

• 图像分类：在 ImageNet 等数据集上达到 SOTA 表现
• 目标检测：结合 DETR 框架实现端到端检测
• 图像生成：用于扩散模型（Diffusion Models）的条件建模
• 医学影像分析：如肿瘤检测、病理分类等

学习建议与资源

• 📚 深入理解 ViT 的数学公式与实现细节
• 🧰 PyTorch 实现 ViT 的完整代码示例
• 🤖 对比 CNN 与 ViT 的性能差异

扩展阅读

若需了解 Transformer 在 NLP 领域的起源，可参考：
Transformer 模型详解

📌 提示：ViT 在处理长距离依赖时表现优异，但对小样本场景需结合 Vision Transformer 的变体（如 DeiT、ViT-Base）优化训练策略。