基于Transformer的图像分类算法：Vision Transformer (ViT)

我将为您详细讲解Vision Transformer (ViT)这个基于Transformer架构的图像分类算法。

一、算法背景
传统的图像分类主要依赖卷积神经网络(CNN)，但Transformer在自然语言处理领域的巨大成功启发了研究者将其应用于计算机视觉任务。ViT是首个完全摒弃卷积操作，纯粹使用Transformer架构处理图像分类的里程碑式算法。

二、核心思想
ViT的核心创新在于将图像分割成固定大小的图像块(patch)，将这些图像块线性嵌入后加上位置编码，然后直接送入标准Transformer编码器中进行处理，最后使用一个特殊的分类token来完成分类任务。

三、详细实现步骤

1. 图像分块处理

   • 输入图像尺寸：H × W × C（高度×宽度×通道数）
   • 将图像分割成N个大小为P × P的方形图像块
   • 每个图像块展平后的维度：P² × C
   • 图像块数量计算公式：N = (H × W) / P²

2. 图像块嵌入

   • 使用可学习的线性投影层将展平的图像块映射到D维空间
   • 嵌入矩阵大小：P²C × D
   • 得到图像块嵌入序列：维度为N × D

3. 添加位置编码

   • 由于Transformer本身不包含位置信息，需要显式添加位置编码
   • 使用可学习的位置编码向量，与图像块嵌入逐元素相加
   • 位置编码维度：N × D
   • 处理后的序列：图像块嵌入 + 位置编码

4. 分类token添加

   • 在序列开头添加一个特殊的可学习分类token
   • 该token经过Transformer编码器后，将包含整个图像的全局信息
   • 最终序列长度变为：N + 1

5. Transformer编码器

   • 由L个相同的编码器层堆叠而成
   • 每个编码器层包含：
     • 多头自注意力机制：计算不同图像块之间的关系
     • 前馈神经网络：进行非线性变换
     • 层归一化和残差连接：稳定训练过程

6. 分类头

   • 取分类token对应的输出向量
   • 通过一个MLP（多层感知机）进行分类
   • 输出维度等于类别数量

四、关键技术细节

1. 多头自注意力机制

   • 将输入分成多个"头"，分别计算注意力
   • 每个头关注不同的特征子空间
   • 公式：MultiHead(Q, K, V) = Concat(head₁, ..., headₕ)Wᴼ
   • 其中每个头的计算：headᵢ = Attention(QWᵢQ, KWᵢᴷ, VWᵢⱽ)

2. 位置编码的重要性

   • 由于图像块是无序的，位置编码提供了空间结构信息
   • 实验表明可学习的位置编码效果优于固定编码

3. 预训练策略

   • 通常需要在大规模数据集（如ImageNet-21K）上预训练
   • 然后在目标任务上进行微调

五、优缺点分析

优点：

• 全局感受野：自注意力机制可以捕获长距离依赖关系
• 可扩展性强：模型规模可以轻松调整
• 在多模态任务中表现优异

缺点：

• 需要大量数据进行预训练
• 计算复杂度与图像块数量的平方成正比
• 对小数据集容易过拟合

六、与CNN的对比

• ViT在中等规模数据上可能不如精心设计的CNN
• 但在超大规模数据上，ViT展现出更好的扩展性
• ViT更适合需要全局上下文理解的任务

这个算法开创了视觉Transformer的新方向，为后续的Swin Transformer等改进算法奠定了基础。