零基础打造视觉Transformer：手把手全流程指南

视觉Transformer（Vision Transformer，简称ViT）是一种将原本用于自然语言处理（NLP）的Transformer架构引入计算机视觉任务的深度学习模型。与传统依赖卷积神经网络（CNN）的方法不同，ViT将图像视为一系列小图像块（patches）的序列，如同处理文本中的词元（tokens）一样，通过自注意力机制（self-attention）来捕捉图像中不同区域之间的空间关系。 其核心工作流程如下： 图像分块与嵌入（Image Patch Tokenization）： 首先，将输入图像分割成固定大小的小块，例如16×16像素的图像块。每个图像块被展平为一维向量，并通过线性投影映射到一个高维嵌入空间，形成一个“图像块token”。例如，一张224×224像素的图像会被分割为14×14=196个图像块，从而生成196个token。 此外，模型还会添加一个可学习的分类标记（[CLS] token），用于最终的分类任务。所有图像块token与[CLS] token按顺序排列，构成输入序列。 位置编码（Positional Encoding）： 由于Transformer本身不具备对序列顺序的感知能力，ViT引入了位置编码，将每个图像块在图像中的空间位置信息注入到其嵌入向量中。这些位置编码可以是可学习的，也可以是固定的正弦/余弦函数形式，以帮助模型理解图像块之间的相对或绝对位置关系。 自注意力机制与Transformer编码器： 随后，这些带有位置信息的token序列被输入到标准的Transformer编码器中。编码器由多层自注意力模块和前馈神经网络组成。自注意力机制使每个token能够关注序列中所有其他token，从而学习图像中全局的上下文关系，而不仅仅是局部邻域信息。 最终，模型通过[CLS] token的输出表示整个图像的特征，送入分类头（如全连接层）完成图像分类任务。 ViT的成功表明，仅通过纯注意力机制，无需卷积操作，也能在大规模数据上实现卓越的视觉识别性能。这一突破为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。