Visual Transformer (ViT)模型详解

1 Vit简介

1.1 Vit的由来

ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf

Visual Transformer (ViT) 出自于论文《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》，是基于Transformer的模型在视觉领域的开篇之作。ViT模型是基于Transformer Encoder模型的。

1.2 Vit如何工作

我们知道Transformer模型最开始是用于自然语言处理(NLP)领域的，NLP主要处理的是文本、句子、段落等，即序列数据。但是视觉领域处理的是图像数据，因此将Transformer模型应用到图像数据上面临着诸多挑战，理由如下：

与单词、句子、段落等文本数据不同，图像中包含更多的信息，并且是以像素值的形式呈现。
如果按照处理文本的方式来处理图像，即逐像素处理的话，即使是目前的硬件条件也很难。
Transformer缺少CNNs的归纳偏差，比如平移不变性和局部受限感受野。
CNNs是通过相似的卷积操作来提取特征，随着模型层数的加深，感受野也会逐步增加。但是由于Transformer的本质，其在计算量上会比CNNs更大。
Transformer无法直接用于处理基于网格的数据，比如图像数据。

为了解决上述问题，Google的研究团队提出了ViT模型，它的本质其实也很简单，既然Transformer只能处理序列数据，那么我们就把图像数据转换成序列数据就可以了呗。下面来看下ViT是如何做的。

1.3 ViT模型架构

我们先结合下面的动图来粗略地分析一下ViT的工作流程，如下：

将一张图片分成patches
将patches铺平
将铺平后的patches的线性映射到更低维的空间
添加位置embedding编码信息
将图像序列数据送入标准Transformer encoder中去
在较大的数据集上预训练
在下游数据集上微调用于图像分类

模型由三个模块组成：

Linear Projection of Flattened Patches(Embedding层)
Transformer Encoder
MLP Head（最终用于分类的层结构）

Embedding层

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]，如下图，token0-9对应的都是向量，以ViT-B/16为例，每个token向量长度为768。

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。如下图所示，首先将一张图片按给定大小分成一堆Patches。以ViT-B/16为例，将输入图片(224x224)按照16x16大小的Patch进行划分，划分后会得到196个Patches。接着通过线性映射将每个Patch映射到一维向量中，以ViT-B/16为例，每个Patche数据shape为[16, 16, 3]通过映射得到一个长度为768的向量（后面都直接称为token）。[16, 16, 3] -> [768]

在代码实现中，直接通过一个卷积层来实现。以ViT-B/16为例，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。通过卷积[224, 224, 3] -> [14, 14, 768]，然后把H以及W两个维度展平即可[14, 14, 768] -> [196, 768]，此时正好变成了一个二维矩阵，正是Transformer想要的。

Transformer Encoder

Transformer Encoder其实就是重复堆叠Encoder Block L次，主要由Layer Norm、Multi-Head Attention、Dropout和MLP Block几部分组成。

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]。接着我们通过MLP Head得到我们最终的分类结果。MLP Head原论文中说在训练ImageNet21K时是由Linear+tanh激活函数+Linear组成。但是迁移到ImageNet1K上或者你自己的数据上时，只用一个Linear即可。

2 ViT工作原理

我们将上图展示的过程近一步分解为6步，接下来一步一步地来解析它的原理。如下图：

2.1 步骤1、将图片转换成patches序列

这一步很关键，为了让Transformer能够处理图像数据，第一步必须先将图像数据转换成序列数据，但是怎么做呢？假如我们有一张图片 $x\epsilon R^{H*W*C}$ ，patch大小为 $p$ ，那么我们可以创建 $N$ 个图像patches，可以表示为 $x_{p}\epsilon R^{N*(p^{2}c)}$ ，其中 $N=\frac{HW}{P^{2}}$ ， $N$ 就是序列的长度，类似一个句子中单词的个数。在上面的图中，可以看到图片被分为了9个patches。

2.2 步骤2、将Patches铺平

在原论文中，作者选用的patch大小为16，那么一个patch的shape为(3,16,16)，维度为3，将它铺平之后大小为3x16x16=768。即一个patch变为长度为768的向量。不过这看起来还是有点大，此时可以使用加一个Linear transformation，即添加一个线性映射层，将patch的维度映射到我们指定的embedding的维度，这样就和NLP中的词向量类似了。

2.3 步骤3、添加Position embedding

与CNNs不同，此时模型并不知道序列数据中的patches的位置信息。所以这些patches必须先追加一个位置信息，也就是图中的带数字的向量。实验表明，不同的位置编码embedding对最终的结果影响不大，在Transformer原论文中使用的是固定位置编码，在ViT中使用的可学习的位置embedding 向量，将它们加到对应的输出patch embeddings上。

2.4 步骤4、添加class token

在输入到Transformer Encoder之前，还需要添加一个特殊的class token，这一点主要是借鉴了BERT模型。添加这个class token的目的是因为，ViT模型将这个class token在Transformer Encoder的输出当做是模型对输入图片的编码特征，用于后续输入MLP模块中与图片label进行loss计算。

2.5 步骤5、输入Transformer Encoder

将patch embedding和class token拼接起来输入标准的Transformer Encoder中。 Transformer Encoder其实就是重复堆叠Encoder Block L次，主要由Layer Norm、Multi-Head Attention、Dropout和MLP Block几部分组成。

2.6 步骤6、分类

注意Transformer Encoder的输出其实也是一个序列，但是在ViT模型中只使用了class token的输出，将其送入MLP模块中，去输出最终的分类结果。

3 模型搭建参数

在论文的Table1中有给出三个模型（Base/ Large/ Huge）的参数，在源码中除了有Patch Size为16x16的外还有32x32的。

其中：

Layers就是Transformer Encoder中重复堆叠Encoder Block的次数 L。
Hidden Size就是对应通过Embedding层(Patch Embedding + Class Embedding + Position Embedding)后每个token的dim（序列向量的长度）
MLP Size是Transformer Encoder中MLP Block第一个全连接的节点个数（是token长度的4倍）
Heads代表Transformer中Multi-Head Attention的heads数。

4 结果分析

上表是论文用来对比ViT，Resnet（和刚刚讲的一样，使用的卷积层和Norm层都进行了修改）以及Hybrid模型的效果。通过对比可得出结论：

在训练epoch较少时Hybrid优于ViT -> Epoch小选Hybrid
当epoch增大后ViT优于Hybrid -> Epoch大选ViT