📚 Vision Transformer 公式详解与实践指南

🧠 什么是 Vision Transformer？

Vision Transformer（ViT）将自然语言处理中的 Transformer 架构扩展到图像识别领域，通过将图像分割为固定大小的块（patches）并输入 Transformer 编码器，实现端到端的视觉特征提取。其核心思想是利用自注意力机制捕捉全局依赖关系。

📈 关键公式解析

  1. 图像分块嵌入
    将输入图像 $I \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}$ 分割为 $N = \frac{H}{P} \times \frac{W}{P}$ 个块，每个块大小为 $P \times P$：
    $$ \text{patches} = \text{Reshape}(I, (N, P \times P \times C)) $$
    💡 每个块通过线性嵌入层映射到嵌入维度 $D$，公式为：
    $$ E = \text{Linear}(P^2 \times C, D) $$

  2. 位置编码
    为每个块添加位置信息：
    $$ x = \text{patches} + \text{Position_Embedding}(N) $$
    🌐 位置编码可通过 sine/cosine 函数或可学习的嵌入向量实现，具体可参考 Positional Encoding 文档

  3. Transformer 编码器
    使用多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络（FFN）进行特征提取：
    $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{D}}\right)V $$
    其中 $Q, K, V$ 分别为查询、键和值矩阵，维度为 $N \times D$。

🧪 实践建议

  • 代码实现：可使用 PyTorch 或 TensorFlow 实现 ViT，核心步骤包括分块、嵌入、位置编码和 Transformer 层堆叠
  • 优化技巧：尝试使用 Swin Transformer 等改进版本，或结合 EfficientNet 提升性能
  • 可视化工具：通过 TensorBoard 监控训练过程中的注意力权重分布
Vision Transformer Structure
图示：Vision Transformer 的整体架构图，展示分块、嵌入、Transformer 编码器和分类头的流程

🧠 拓展思考

  • 为何 ViT 需要预训练？
  • 如何处理不同分辨率的输入？
  • 自注意力机制在图像中的优势与局限性？

点击 此处 查看 ViT 的完整实现教程，包含公式推导与代码示例！