minViT:简易版视觉Transformer(ViT)详解

2024-05-09

本文详细介绍了视觉Transformer(ViT)架构,该架构作为卷积神经网络(CNN)的强大替代方案,已进入计算机视觉领域。文中以CIFAR-10数据集分类为例,阐述了ViT模型的实现,并涵盖了语义分割、实例分割和图像生成等任务。文章指出训练小型ViT模型存在困难,并解释了如何通过微调解决这些问题。此外,文章还演示了如何将图像数据表示为向量序列,添加位置嵌入和类别嵌入,以及实现自注意力机制、多层感知机和Transformer块。最后,文章还介绍了在小型数据集上微调大型ViT模型的技巧,包括从ImageNet-21k预训练模型进行微调,调整分类头和位置嵌入等。

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