文章转载于微信公众号:GiantPandaCV
作者: zzk

【GiantPandaCV导语】Vision Transformer将CV和NLP领域知识结合起来，对原始图片进行分块，展平成序列，输入进原始Transformer模型的编码器Encoder部分，最后接入一个全连接层对图片进行分类。在大型数据集上表现超过了当前SOTA模型

前言

当前Transformer模型被大量应用在NLP自然语言处理当中，而在计算机视觉领域，Transformer的注意力机制attention也被广泛应用，比如Se模块，CBAM模块等等注意力模块，这些注意力模块能够帮助提升网络性能。而我们的工作展示了不需要依赖CNN的结构，也可以在图像分类任务上达到很好的效果，并且也十分适合用于迁移学习。

这里的代码引用自 https://github.com/lucidrains...，大家有兴趣也可以跑跑demo。

方法

首先结构上，我们采取的是原始Transformer模型，方便开箱即用。

如果对Transformer模型不太了解的可以参考这篇文章解析Transformer模型

整体结构如下

数据处理部分

原始输入的图片数据是 H x W x C，我们先对图片作分块，再进行展平。假设每个块的长宽为(P, P)，那么分块的数目为

然后对每个图片块展平成一维向量，每个向量大小为

总的输入变换为

这里的代码如下：

x = rearrange(img, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=p, p2=p)

它使用的是一个einops的拓展包，完成了上述的变换工作

Patch Embedding

接着对每个向量都做一个线性变换（即全连接层），压缩维度为D，这里我们称其为 Patch Embedding。

在代码里是初始化一个全连接层，输出维度为dim，然后将分块后的数据输入

self.patch_to_embedding = nn.Linear(patch_dim, dim)  
  
# forward前向代码  
x = rearrange(img, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=p, p2=p)  
x = self.patch_to_embedding(x)

Positional Encoding

还记得在解析Transformer那篇文章内有说过，原始的Transformer引入了一个 Positional encoding 来加入序列的位置信息，同样在这里也引入了pos\_embedding，是用一个可训练的变量替代。

self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))

文章也提供了可视化图

很有意思的是这里第二个维度多加了个1。下面会有讲到

class\_token

这里我们再来仔细看上图的一个结构

假设我们按照论文切成了9块，但是在输入的时候变成了10个向量。这是人为增加的一个向量。

因为传统的Transformer采取的是类似seq2seq编解码的结构而ViT只用到了Encoder编码器结构，缺少了解码的过程，假设你9个向量经过编码器之后，你该选择哪一个向量进入到最后的分类头呢？因此这里作者给了额外的一个用于分类的向量，与输入进行拼接。同样这是一个可学习的变量。

具体操作如下

# 假设dim=128，这里shape为(1, 1, 128)  
self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))  
  
# forward前向代码  
# 假设batchsize=10，这里shape为(10, 1, 128)  
cls_tokens = repeat(self.cls_token, '() n d -> b n d', b=b)  
# 跟前面的分块为x（10，64， 128）的进行concat  
# 得到（10， 65， 128）向量  
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)

知道这个操作，我们也就能明白为什么前面的pos\_embedding的第一维也要加1了，后续将pos\_embedding也加入到x

 x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]

分类

分类头很简单，加入了LayerNorm和两层全连接层实现的，采用的是GELU激活函数。代码如下

self.mlp_head = nn.Sequential(  
            nn.LayerNorm(dim),  
            nn.Linear(dim, mlp_dim),  
            nn.GELU(),  
            nn.Dropout(dropout),  
            nn.Linear(mlp_dim, num_classes)  
        )

最终分类我们只取第一个，也就是用于分类的token，输入到分类头里，得到最后的分类结果

self.to_cls_token = nn.Identity()  
# forward前向部分  
x = self.transformer(x, mask)  
x = self.to_cls_token(x[:, 0])  
return self.mlp_head(x)

可以看到整个流程是非常简单的，下面是ViT的整体代码

class ViT(nn.Module):  
    def __init__(self, *, image_size, patch_size, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim, channels=3, dropout=0.,  
                 emb_dropout=0.):  
        super().__init__()  
        assert image_size % patch_size == 0, 'Image dimensions must be divisible by the patch size.'  
        num_patches = (image_size // patch_size) ** 2  
        patch_dim = channels * patch_size ** 2  
        assert num_patches > MIN_NUM_PATCHES, f'your number of patches ({num_patches}) is way too small for attention to be effective (at least 16). Try decreasing your patch size'  
  
        self.patch_size = patch_size  
  
        self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))  
        self.patch_to_embedding = nn.Linear(patch_dim, dim)  
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim))  
        self.dropout = nn.Dropout(emb_dropout)  
  
        self.transformer = Transformer(dim, depth, heads, mlp_dim, dropout)  
  
        self.to_cls_token = nn.Identity()  
  
        self.mlp_head = nn.Sequential(  
            nn.LayerNorm(dim),  
            nn.Linear(dim, mlp_dim),  
            nn.GELU(),  
            nn.Dropout(dropout),  
            nn.Linear(mlp_dim, num_classes)  
        )  
  
    def forward(self, img, mask=None):  
        p = self.patch_size  
  
        x = self.patch_to_embedding(x)  
        b, n, _ = x.shape  
  
        cls_tokens = repeat(self.cls_token, '() n d -> b n d', b=b)  
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)  
        x += self.pos_embedding[:, :(n + 1)]  
        x = self.dropout(x)  
  
        x = self.transformer(x, mask)  
  
        x = self.to_cls_token(x[:, 0])  
        return self.mlp_head(x)