Vision Transformer (ViT) 中的图像块嵌入与位置编码机制
字数 2160 2025-11-09 13:14:04

Vision Transformer (ViT) 中的图像块嵌入与位置编码机制

题目描述：
Vision Transformer (ViT) 是一种将Transformer架构应用于计算机视觉任务的里程碑式模型。与传统的卷积神经网络不同，ViT将输入图像分割成一系列固定大小的图像块（patches），并通过线性投影将这些图像块转换为嵌入向量序列。同时，为了保留图像块之间的空间位置信息，ViT引入了可学习的位置编码（Positional Encoding）并与图像块嵌入相加，形成最终的输入序列。本题目将详细解析ViT中图像块嵌入（Patch Embedding）和位置编码的实现原理与作用。

解题过程：

  1. 问题背景与核心思想

    • 传统CNN的局限：卷积神经网络通过局部感受野和权重共享处理图像，但全局依赖关系建模能力有限，需要深层堆叠。
    • Transformer的成功：Transformer模型在自然语言处理领域凭借其自注意力机制，展现了强大的长距离依赖建模能力。
    • ViT的核心创新：ViT的核心思想是摒弃卷积操作，将图像视为一个由图像块（Patch）组成的序列（Sequence），然后直接使用标准的Transformer编码器来处理这个序列，从而将图像分类等问题转化为序列处理问题。

  2. 图像块嵌入（Patch Embedding）

    • 目的：将二维图像数据转换为适合Transformer编码器处理的一维序列数据。
    • 具体步骤：
      • 图像分块：假设输入图像为 X，其形状为 (H, W, C)（高度、宽度、通道数）。ViT将图像分割成 N 个大小为 P x P 的非重叠图像块。因此，图像块的数量 N = (H * W) / (P * P)。
      • 展平：将每个图像块（形状为 (P, P, C)）展平为一个一维向量，长度为 P * P * C。
      • 线性投影（嵌入）：使用一个可训练的线性层（全连接层）将这个展平后的向量投影到一个 D 维的嵌入空间。这个线性层通常被称为“Patch Embedding”层或“Patch Projection”层。经过投影后，我们得到了一个形状为 (N, D) 的矩阵，其中每一行代表一个图像块的 D 维嵌入表示。
    • 可学习的分类令牌（[class] token）：为了最终完成分类任务，ViT借鉴BERT的做法，在图像块序列的开头添加一个特殊的可学习嵌入向量，称为 [class] token。其对应的输出状态将作为整个图像的表示，用于最终的分类。因此，输入序列的长度变为 N+1，形状为 (N+1, D)。

  3. 位置编码（Positional Encoding）

    • 问题：Transformer的自注意力机制本身是置换不变的（Permutation-Invariant），即它不关心输入序列的顺序。但对于图像来说，空间位置信息至关重要（例如，天空的块通常在上方，草地的块通常在下方）。
    • 解决方案：引入位置编码，为序列中的每个位置（每个图像块）赋予一个表示其位置信息的向量。
    • ViT中的实现：
      • 可学习的位置编码：ViT采用了一种简单而有效的方法——使用一组可学习的参数作为位置编码。这组参数是一个形状为 (N+1, D) 的矩阵（与添加了 [class] token后的图像块嵌入序列形状相同）。
      • 相加融合：将图像块嵌入矩阵与位置编码矩阵按元素相加，得到融合了内容信息和位置信息的最终输入序列 Z_0：Z_0 = [x_class; x_p^1 E; x_p^2 E; ...; x_p^N E] + E_pos。其中，E 是Patch Embedding投影矩阵，E_pos 是位置编码矩阵。
      • 为什么是可学习的？ 与原始Transformer中使用固定的正弦余弦函数不同，ViT论文中发现使用可学习的位置编码效果相当甚至更好，且更简单。这让模型自己从数据中学习到最合适的位置表示形式。

  4. 送入Transformer编码器

    • 经过上述步骤得到的 Z_0 序列，其形状为 (N+1, D)，现在可以被送入标准的Transformer编码器。
    • Transformer编码器由多层Multi-Head Self-Attention（MSA）和MLP块组成，并包含层归一化（LayerNorm）和残差连接（Residual Connection）。
    • 序列经过L层Transformer编码器的处理，输出序列 Z_L 的形状仍然是 (N+1, D)。

  5. 分类头与输出

    • 取输出序列 Z_L 的第一个位置对应的向量，即 [class] token 对应的输出 z_L^0。
    • 将 z_L^0 通过一个小型的MLP（通常是一个线性层）进行分类，得到最终的分类预测结果。

总结：
Vision Transformer通过图像块嵌入将图像结构化为序列，并通过可学习的位置编码为序列注入至关重要的空间结构信息，巧妙地绕开了卷积操作，成功地将Transformer架构迁移到了计算机视觉领域。这种设计使其特别擅长捕捉图像的全局上下文信息，为后续的大量视觉Transformer模型奠定了基础。

Vision Transformer (ViT) 中的图像块嵌入与位置编码机制 题目描述： Vision Transformer (ViT) 是一种将Transformer架构应用于计算机视觉任务的里程碑式模型。与传统的卷积神经网络不同，ViT将输入图像分割成一系列固定大小的图像块（patches），并通过线性投影将这些图像块转换为嵌入向量序列。同时，为了保留图像块之间的空间位置信息，ViT引入了可学习的位置编码（Positional Encoding）并与图像块嵌入相加，形成最终的输入序列。本题目将详细解析ViT中图像块嵌入（Patch Embedding）和位置编码的实现原理与作用。 解题过程： 问题背景与核心思想 传统CNN的局限 ：卷积神经网络通过局部感受野和权重共享处理图像，但全局依赖关系建模能力有限，需要深层堆叠。 Transformer的成功 ：Transformer模型在自然语言处理领域凭借其自注意力机制，展现了强大的长距离依赖建模能力。 ViT的核心创新 ：ViT的核心思想是摒弃卷积操作，将图像视为一个由图像块（Patch）组成的序列（Sequence），然后直接使用标准的Transformer编码器来处理这个序列，从而将图像分类等问题转化为序列处理问题。 图像块嵌入（Patch Embedding） 目的 ：将二维图像数据转换为适合Transformer编码器处理的一维序列数据。 具体步骤 ： 图像分块 ：假设输入图像为 X ，其形状为 (H, W, C) （高度、宽度、通道数）。ViT将图像分割成 N 个大小为 P x P 的非重叠图像块。因此，图像块的数量 N = (H * W) / (P * P) 。 展平 ：将每个图像块（形状为 (P, P, C) ）展平为一个一维向量，长度为 P * P * C 。 线性投影（嵌入） ：使用一个可训练的线性层（全连接层）将这个展平后的向量投影到一个 D 维的嵌入空间。这个线性层通常被称为“Patch Embedding”层或“Patch Projection”层。经过投影后，我们得到了一个形状为 (N, D) 的矩阵，其中每一行代表一个图像块的 D 维嵌入表示。 可学习的分类令牌（[ class] token） ：为了最终完成分类任务，ViT借鉴BERT的做法，在图像块序列的开头添加一个特殊的可学习嵌入向量，称为 [class] token。其对应的输出状态将作为整个图像的表示，用于最终的分类。因此，输入序列的长度变为 N+1 ，形状为 (N+1, D) 。 位置编码（Positional Encoding） 问题 ：Transformer的自注意力机制本身是置换不变的（Permutation-Invariant），即它不关心输入序列的顺序。但对于图像来说，空间位置信息至关重要（例如，天空的块通常在上方，草地的块通常在下方）。 解决方案 ：引入位置编码，为序列中的每个位置（每个图像块）赋予一个表示其位置信息的向量。 ViT中的实现 ： 可学习的位置编码 ：ViT采用了一种简单而有效的方法——使用一组可学习的参数作为位置编码。这组参数是一个形状为 (N+1, D) 的矩阵（与添加了 [class] token后的图像块嵌入序列形状相同）。 相加融合 ：将图像块嵌入矩阵与位置编码矩阵按元素相加，得到融合了内容信息和位置信息的最终输入序列 Z_0 ： Z_0 = [x_class; x_p^1 E; x_p^2 E; ...; x_p^N E] + E_pos 。其中， E 是Patch Embedding投影矩阵， E_pos 是位置编码矩阵。 为什么是可学习的？ 与原始Transformer中使用固定的正弦余弦函数不同，ViT论文中发现使用可学习的位置编码效果相当甚至更好，且更简单。这让模型自己从数据中学习到最合适的位置表示形式。 送入Transformer编码器 经过上述步骤得到的 Z_0 序列，其形状为 (N+1, D) ，现在可以被送入标准的Transformer编码器。 Transformer编码器由多层Multi-Head Self-Attention（MSA）和MLP块组成，并包含层归一化（LayerNorm）和残差连接（Residual Connection）。 序列经过L层Transformer编码器的处理，输出序列 Z_L 的形状仍然是 (N+1, D) 。 分类头与输出 取输出序列 Z_L 的第一个位置对应的向量，即 [class] token 对应的输出 z_L^0 。 将 z_L^0 通过一个小型的MLP（通常是一个线性层）进行分类，得到最终的分类预测结果。 总结： Vision Transformer通过 图像块嵌入 将图像结构化为序列，并通过 可学习的位置编码 为序列注入至关重要的空间结构信息，巧妙地绕开了卷积操作，成功地将Transformer架构迁移到了计算机视觉领域。这种设计使其特别擅长捕捉图像的全局上下文信息，为后续的大量视觉Transformer模型奠定了基础。