基于Transformer的图像分类算法：Vision Transformer (ViT) 题目描述 Vision Transformer (ViT) 是一种将自然语言处理领域成功的Transformer架构直接应用于图像分类任务的算法。与传统的卷积神经网络不同，ViT将输入图像分割成一系列图像块，将这些图像块视为类似于句子中的单词的序列，然后使用标准的Transformer编码器进行处理，最终完成图像分类。这个题目的核心是理解如何将不适合序列数据的视觉信息转化为Transformer能够处理的序列形式，并掌握其整体流程。 解题过程 图像预处理与序列化 目标 ：将二维的图像数据转换成一维的序列数据，作为Transformer的输入。 详细步骤 ： 输入图像通常有固定的尺寸，例如 224x224 像素，3个颜色通道（RGB）。 分块 ：将这张图像分割成多个大小相等的正方形小块。例如，将224x224的图像分割成16x16像素的小块。那么，每行和每列将会有 224 / 16 = 14 个小块，总共会得到 14 x 14 = 196 个小块。 展平 ：将每个小块（16x16x3=768个像素值）展平，变成一个长度为768的一维向量。现在，我们有了196个这样的向量，每个向量代表图像的一个局部区域。 线性映射 ：由于Transformer内部隐藏层的维度（通常记为D）可能是固定的（例如768），我们需要将这些图像块向量投影到维度D。这是通过一个可训练的线性层（全连接层）实现的。至此，我们得到了一个形状为 [196, 768] 的序列，可以看作是196个长度为768的特征向量。 添加位置编码与分类令牌 目标 ：让模型感知图像块之间的空间位置关系，并为分类任务准备输出。 问题 ：Transformer本身不包含位置信息，它默认处理的是无序集合。但图像中块的位置关系至关重要。 解决方案 ： 位置编码 ：为每个图像块的位置（例如第1行第1列是位置0，第1行第2列是位置1，以此类推）生成一个与图像块嵌入向量维度相同（768维）的编码向量。这个编码向量可以通过公式预先计算好，并且是可学习的。然后将位置编码向量加到对应的图像块嵌入向量上。这样，模型就能区分出不同位置的图像块了。 分类令牌 ：在序列的开头，我们额外添加一个可学习的嵌入向量，称为分类令牌。这个令牌本身不包含任何图像信息，其作用类似于一个“收集器”。在Transformer的处理过程中，它会与其他所有图像块令牌进行交互，最终在序列的输出端，这个分类令牌对应的输出向量就包含了整个图像的全局信息，将被用于最终的分类。现在，我们的输入序列变成了 [197, 768] （196个图像块 + 1个分类令牌）。 Transformer编码器处理 目标 ：让所有令牌（包括分类令牌和图像块令牌）之间进行全局信息交互，学习图像的深层表示。 核心机制 ：多头自注意力机制。 自注意力 ：对于序列中的每一个令牌，自注意力机制会计算它与序列中 所有其他令牌 （包括它自己）的关联程度（注意力分数）。这使得模型能够关注到图像中任意两个区域之间的关系，无论它们相距多远。例如，要识别一只鸟，模型可以让“鸟喙”令牌和“鸟爪”令牌建立强关联。 多头 ：使用多组独立的注意力机制（即多个“头”），而不是只有一组。这样，模型可以并行地从不同角度（例如颜色、纹理、形状）学习令牌之间的关系，增强了模型的表示能力。 流程 ：Transformer编码器由L个相同的层堆叠而成。每一层通常包含两个主要子层： 多头自注意力层 ：如上所述，进行全局信息交互。 前馈神经网络层 ：一个简单的多层感知机，对每个令牌进行独立的非线性变换。 每个子层后面都包含 残差连接 和 层归一化 ，这有助于稳定训练过程，使深层网络更容易优化。 分类头与输出 目标 ：根据学习到的图像表示，输出最终的分类结果。 详细步骤 ： 经过L层Transformer编码器处理后，我们得到一个长度为197的输出序列。 我们只取这个序列的第一个元素，即 分类令牌对应的输出向量 。这个向量已经融合了所有图像块的信息。 将这个向量输入到一个小的 多层感知机分类头 （通常就是一个全连接层，后面接一个Softmax激活函数）。 分类头输出一个概率分布，每个概率值对应一个图像类别的可能性（例如，“猫”的概率是0.8，“狗”的概率是0.15等）。 概率最高的类别即为模型的预测结果。 总结 ViT算法的核心创新在于摒弃了卷积操作，通过“分块-序列化-加位置编码”的方式，将图像数据巧妙地适配到为序列数据设计的Transformer架构中。它利用Transformer强大的全局建模能力（自注意力），实现了出色的图像分类性能，尤其在大规模数据集上表现优异，开创了视觉领域的新范式。