文章目录
- Vison Transformer
- Swin Transformer
- Visual Attention Network
Vison Transformer
- transformer 在 cv 中最重要的算法
- Linear Projection of Flattened Patches
对于标准的Transformer模块，要求输入的是token（向量）序列，即二维矩阵［num_token，token_dim］。对于图像数据而言，其数据格式为［H，W，C］是三维矩阵明显不是Transformer想要的。所以需要先通过一个Embedding层来对数据做个变换。
具体来说，直接使用一个卷积核大小为16x16，步距为16，卷积核个数为768的卷积来实现线性映射，这个卷积操作产生shape变化为［224，224，3］->［14，14，768］，然后把H以及W两个维度展平（FlattenedPatches）即可，shape变化为（［14，14，768］->［196，768］），此时正好变成了一个二维矩阵，正是
Transformer想要的。
在输入Transformer Encoder之前注意需要加上［class］token以及Position Embedding。
2. Transformer Encoder
Transformer Encoder其实就是重复堆叠如下 图所示的Encoder BlockL次，主要由以下几部分组成
MLPBlock就是全连接+GELU激活函数+Dropout组成也非常简单，需要注意的是第一个全连接层会把输入节点个数翻4倍［197，768］->［197，3072］，第二个全连接层会还原回原节点个数［197，3072］->［197， 768］
3.MLP Head
上面通过Transformer Encoder后输出的shape和输入的shape是保持不变的，以ViT-B/16为例，输入的是［197，768］输出的还是［197，768］。
这里我们只是需要分类的信息，所以我们只需要提取出［class］token生成的对应结果就行，即［197，768］中抽取出［class］token对应的［1，768］，因为self-attention计算全局信息的特征，这个［class］token其中已经融合了其他token的信息。接着我们通过MLP Head得到我们最终的分类结果。
- 数据>策略>模型
Swin Transformer
Visual Attention Network
