ViT与CNN混合架构：gh_mirrors/vi/vision_transformer创新设计
【免费下载链接】vision_transformer 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer
你是否在寻找一种能够兼顾图像全局理解与局部特征提取的深度学习架构？本文将带你深入了解gh_mirrors/vi/vision_transformer项目中ViT（Vision Transformer）与CNN（卷积神经网络）混合架构的创新设计，帮助你理解如何通过结合两种架构的优势来提升图像识别性能。读完本文，你将能够：掌握混合架构的基本原理、了解项目中的核心实现代码、学会如何使用该架构进行模型训练与推理。
混合架构概述
在计算机视觉领域，CNN凭借其局部特征提取能力在图像识别任务中取得了巨大成功，而ViT则通过自注意力机制实现了对图像全局信息的捕捉。gh_mirrors/vi/vision_transformer项目创新性地将两者结合，形成了一种兼顾局部细节与全局上下文的混合架构。
该混合架构的核心思想是：利用CNN的卷积层进行初步的特征提取，获取图像的局部特征；然后将这些局部特征输入到ViT模型中，通过自注意力机制学习特征之间的全局依赖关系。这种设计充分发挥了CNN在局部特征提取上的高效性和ViT在全局关系建模上的优势，从而提升模型的整体性能。
核心组件解析
MLP-Mixer模块
项目中的MlpMixer模块是混合架构的重要组成部分，它结合了MLP（多层感知机）的简洁性和Mixer架构的特征混合能力。vit_jax/models_mixer.py文件中定义了MlpMixer类，其核心代码如下：
class MlpMixer(nn.Module):
"""Mixer architecture."""
patches: Any
num_classes: int
num_blocks: int
hidden_dim: int
tokens_mlp_dim: int
channels_mlp_dim: int
model_name: Optional[str] = None
@nn.compact
def __call__(self, inputs, *, train):
del train
x = nn.Conv(self.hidden_dim, self.patches.size,
strides=self.patches.size, name='stem')(inputs)
x = einops.rearrange(x, 'n h w c -> n (h w) c')
for _ in range(self.num_blocks):
x = MixerBlock(self.tokens_mlp_dim, self.channels_mlp_dim)(x)
x = nn.LayerNorm(name='pre_head_layer_norm')(x)
x = jnp.mean(x, axis=1)
if self.num_classes:
x = nn.Dense(self.num_classes, kernel_init=nn.initializers.zeros,
name='head')(x)
return x
在上述代码中，首先通过卷积层（nn.Conv）对输入图像进行分块和特征提取，这一步类似于CNN的操作。然后将提取到的特征进行重排，输入到多个MixerBlock中进行特征混合。MixerBlock包含Token Mixing和Channel Mixing两个部分，分别用于捕捉不同空间位置的特征关系和不同通道的特征关系。
LiT模型
LiT（Locked-image Tuning）模型是项目中另一个重要的混合架构实现，它结合了ViT的图像编码器和Transformer的文本编码器，实现了多模态特征的融合。model_cards/lit.md详细介绍了LiT模型的结构和性能。
LiT模型的核心特点是：使用预训练的ViT模型作为图像编码器，BERT模型作为文本编码器，然后通过对比学习的方式对两个编码器进行联合训练，使得图像和文本特征能够映射到同一个嵌入空间中。这种设计不仅保留了ViT和BERT各自的优势，还实现了跨模态的特征对齐，为零样本分类、图像-文本检索等任务提供了强大的支持。
架构优势分析
ViT与CNN混合架构相比传统的单一架构具有以下优势：
-
兼顾局部与全局特征：CNN的卷积操作能够有效提取图像的局部特征，而ViT的自注意力机制则可以捕捉特征之间的全局依赖关系，两者结合使得模型能够更全面地理解图像内容。
-
提升模型泛化能力：通过混合架构学习到的特征具有更强的表达能力，能够更好地适应不同的图像数据集和任务场景，从而提升模型的泛化能力。
-
高效的特征融合：项目中的MixerBlock和LiT模型都采用了高效的特征融合策略，在保证模型性能的同时，降低了计算复杂度。
上图展示了Mixer架构的基本结构，从中可以看出，Mixer通过Token Mixing和Channel Mixing两个模块实现了特征的高效混合，这种设计思路也被应用到了ViT与CNN的混合架构中。
模型性能评估
根据model_cards/lit.md中的评估结果，LiT模型在多个图像识别任务上取得了优异的性能。以下是LiT模型与其他模型的性能对比：
| 模型 | ImageNet零样本准确率 | ImageNet v2零样本准确率 | CIFAR100零样本准确率 |
|---|---|---|---|
| LiT B16B_2 | 73.9% | 65.1% | 79.0% |
| LiT L16L | 75.7% | 66.6% | 80.5% |
| CLIP (公共数据) | 31.3% | - | - |
从表格中可以看出，LiT模型在零样本分类任务上的性能显著优于仅使用公共数据训练的CLIP模型，这充分说明了ViT与CNN混合架构的优势。
模型使用指南
要使用gh_mirrors/vi/vision_transformer项目中的混合架构模型，首先需要克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer
项目提供了详细的使用示例，你可以参考lit.ipynb和vit_jax_augreg.ipynb两个Jupyter Notebook文件，了解如何加载模型、准备数据以及进行模型推理。
在模型训练方面，项目中的vit_jax/train.py文件提供了训练代码的实现。你可以根据自己的需求修改训练参数，如学习率、 batch size、训练轮数等，以获得更好的模型性能。
总结与展望
gh_mirrors/vi/vision_transformer项目中的ViT与CNN混合架构通过创新性地结合两种架构的优势，为计算机视觉任务提供了一种高效、强大的解决方案。无论是在零样本分类、图像-文本检索还是其他视觉任务中，该混合架构都展现出了优异的性能。
未来，随着深度学习技术的不断发展，ViT与CNN混合架构还有很大的优化空间。例如，可以进一步探索更高效的特征融合策略、设计更轻量级的模型结构以及拓展模型在更多视觉任务上的应用。我们期待看到该混合架构在计算机视觉领域发挥更大的作用。
官方文档：README.md 模型配置：vit_jax/configs/ 训练代码：vit_jax/train.py 预处理代码：vit_jax/preprocess.py
【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
