Vision Transformer 图像分类理论与实践
本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了Vision Transformer（ViT）在图像分类领域的理论解读和实践测试。ViT是由谷歌在2021年ICLR上提出的算法，首次将NLP领域火热的Transformer模型架构移植到CV领域，取得了显著的成效。
内容概述
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前言
Vision Transformer的提出打破了NLP和CV领域的壁垒，通过将Transformer模型应用于图像分类任务，取得了不错的成效。 - 模型结构/算法流程
- 图片预处理：输入图片尺寸必须为224x224，可以通过缩放或随机裁剪进行预处理。
- 图片切割：将图片分成nxn个Patch，每个Patch作为一个Token，减少计算量。
- 添加[class]token：在输入Encoder的最左侧添加一个[class]token，用于处理类别信息。
- 添加位置编码：使用位置编码记录各图像块之间的位置信息。
- Transformer Encoder：采用Transformer Encoder结构，但与原始Transformer有所区别。
- MLP Head：在Encoder输出结果后，提取Class Token并输入到MLP Head进行分类。
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效果对比
论文中将ViT与ResNet模型进行了对比测试，结果表明ViT在超大数据集上进行预训练后，迁移学习效果显著。 -
注意力可视化
通过注意力机制，模型能够自动学习到图像中的分类主体。 -
混合模型探索
探索了将传统CNN与Transformer结合的混合模型，并进行了实验测试。 - 实践测试
使用Pytorch实现的ViT模型进行了一个简单的分类任务，实验采用了花蕊数据集。
使用方法
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下载资源文件
下载本仓库提供的资源文件，包含详细的理论解读和实践代码。 -
阅读文章
阅读提供的文章，深入理解Vision Transformer的理论基础和实践应用。 -
运行代码
根据提供的代码进行实践测试，验证ViT在图像分类任务中的表现。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、新的实验测试等。请提交Pull Request，我们会尽快审核并合并。
许可证
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