告别像素迷宫：Vision Transformer如何用线性投影层解决图像难题
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer
你是否曾好奇，计算机如何将一张复杂的图片"看懂"并转化为数字信号？当我们面对一张包含数百万像素的高清图片时，传统神经网络往往会被庞大的数据量淹没。Vision Transformer（视觉Transformer）通过一种巧妙的"分块嵌入"技术，让计算机像阅读文本一样理解图像。本文将揭开线性投影层（Linear Projection Layer）的神秘面纱，展示它如何将图像转化为可被Transformer处理的序列数据，以及这一过程如何解决传统图像处理的效率瓶颈。读完本文，你将掌握Vision Transformer的核心预处理机制，理解分块嵌入的数学原理，并能通过代码示例实现简单的图像分块投影。
图像分块：化整为零的智慧
传统卷积神经网络（CNN）通过滑动窗口提取图像特征，但这种方法在处理高分辨率图像时计算量巨大。Vision Transformer采用了一种更直接的策略：将图像分割成固定大小的小块（Patch），就像我们把一张大图切割成小拼图。
上图展示了Vision Transformer的整体架构，其中最左侧就是图像分块与嵌入过程。在vit_jax/models_vit.py的VisionTransformer类中，这一过程通过卷积操作实现：
x = nn.Conv(
features=self.hidden_size,
kernel_size=self.patches.size,
strides=self.patches.size,
padding='VALID',
name='embedding')(x)
这段代码使用卷积核大小和步长均为self.patches.size的卷积层，将图像分割为不重叠的块并同时进行线性投影。例如，对于224×224的图像和16×16的块大小，会生成14×14=196个图像块，每个块通过卷积操作转化为固定维度的向量。
线性投影：从像素块到特征向量的蜕变
线性投影层是连接图像块与Transformer的桥梁。它的核心任务是将每个图像块的像素值转化为高维特征向量，这一过程可以用数学公式表示为：
[ \text{PatchEmbedding}(x) = x \cdot W + b ]
其中(x)是展平后的图像块像素值，(W)是投影权重矩阵，(b)是偏置项。在vit_jax/configs/vit.py中，我们可以看到不同模型配置下的投影维度设置：
def get_config(model_dataset):
"""Returns default parameters for finetuning ViT `model` on `dataset`."""
model, dataset = model_dataset.split(',')
config = common.with_dataset(common.get_config(), dataset)
get_model_config = getattr(models, f'get_{model}_config')
config.model = get_model_config()
以ViT-B/16模型为例，每个16×16×3的RGB图像块会被投影为768维的特征向量。这一维度转换不仅降低了数据维度，还将空间像素信息编码为更具表现力的特征空间，为后续Transformer的注意力机制奠定基础。
代码解析：分块嵌入的实现细节
让我们深入vit_jax/models_vit.py的VisionTransformer类，看看分块嵌入的完整实现流程：
# 输入图像形状: (batch_size, height, width, channels)
n, h, w, c = x.shape
# 使用卷积进行分块和嵌入
x = nn.Conv(
features=self.hidden_size,
kernel_size=self.patches.size,
strides=self.patches.size,
padding='VALID',
name='embedding')(x)
# 转换为序列格式: (batch_size, num_patches, hidden_size)
n, h, w, c = x.shape
x = jnp.reshape(x, [n, h * w, c])
这段代码展示了三个关键步骤：首先获取输入图像的维度信息，然后通过卷积层进行分块和嵌入，最后将二维的图像块网格重塑为一维序列。这里的卷积操作同时完成了分块（通过设置strides等于kernel_size实现不重叠分块）和线性投影（通过设置输出特征数为hidden_size）两个任务，极大提高了计算效率。
位置编码：给图像块添加空间坐标
图像块转化为特征向量后，还需要添加位置信息才能被Transformer正确理解。在Vision Transformer中，位置编码通过vit_jax/models_vit.py中的AddPositionEmbs类实现：
class AddPositionEmbs(nn.Module):
"""Adds learned positional embeddings to the inputs."""
@nn.compact
def __call__(self, inputs):
# inputs.shape is (batch_size, seq_len, emb_dim)
pos_emb_shape = (1, inputs.shape[1], inputs.shape[2])
pe = self.param(
'pos_embedding', self.posemb_init, pos_emb_shape, self.param_dtype)
return inputs + pe
位置编码向量与图像块嵌入向量具有相同的维度，通过逐元素相加的方式融合在一起。这种设计使得Transformer能够感知图像块之间的空间位置关系，保留图像的几何信息。
不同模型配置下的分块策略
项目提供了多种预定义模型配置，在vit_jax/configs/models.py中可以找到不同模型的分块参数。以常用的几个模型为例：
| 模型 | 块大小 | 输入分辨率 | 分块数量 | 嵌入维度 |
|---|---|---|---|---|
| ViT-B/16 | 16×16 | 224×224 | 14×14=196 | 768 |
| ViT-L/16 | 16×16 | 224×224 | 14×14=196 | 1024 |
| ViT-H/14 | 14×14 | 224×224 | 16×16=256 | 1280 |
这些配置展示了分块大小与嵌入维度之间的权衡：较小的块大小保留更多细节但增加序列长度，较大的块大小减少计算量但可能丢失细节信息。
实践应用：分块嵌入的可视化理解
为了更直观地理解分块嵌入过程，我们可以将其视为一种特殊的图像压缩技术。原始图像被分割成固定大小的块，每个块被压缩为一个特征向量。这种方法不仅大幅减少了数据量，还通过学习得到的投影矩阵保留了图像的关键特征。
上图展示了另一种基于分块的视觉模型架构，虽然具体实现不同，但分块嵌入的核心思想一致。通过这种化整为零的策略，Vision Transformer成功将Transformer从自然语言处理领域引入计算机视觉领域，开启了视觉识别的新篇章。
总结与展望
线性投影层作为Vision Transformer的入口，通过分块嵌入技术解决了高分辨率图像处理的效率问题。它将二维图像转化为一维序列的过程，不仅是技术上的创新，更是思维方式的转变——让计算机以全新的视角"阅读"图像。随着模型规模的扩大和训练数据的增加，这一基础组件将继续发挥关键作用，推动计算机视觉技术向更高的理解能力迈进。
要深入学习Vision Transformer的实现细节，可以参考项目中的lit.ipynb和vit_jax_augreg.ipynb交互式教程，通过实际代码运行加深理解。分块嵌入只是Vision Transformer的第一步，后续的多头注意力机制和前馈网络同样值得探索，它们共同构成了这一革命性视觉模型的核心。
【免费下载链接】vision_transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
