ViT原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

在计算机视觉领域，图像分类一直是一个重要的问题。传统的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类，但是CNN需要大量的计算资源和数据，而且对于大型图像数据集，CNN的性能也会受到限制。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，即使用注意力机制来进行图像分类。这种方法被称为视觉注意力（Visual Attention）。

视觉注意力的核心思想是，人类在观察图像时，会将注意力集中在图像的某些部分，而忽略其他部分。这些关注的部分通常包含了图像的重要信息。因此，如果我们能够模拟人类的视觉注意力，将注意力集中在图像的重要部分，就可以提高图像分类的准确性。

近年来，研究人员提出了一种新的视觉注意力模型，称为Transformer。Transformer最初是用于自然语言处理领域的，但是它的注意力机制也可以应用于计算机视觉领域。在计算机视觉领域，研究人员将Transformer应用于图像分类任务，并提出了一种新的模型，称为ViT（Vision Transformer）。

2. 核心概念与联系

ViT是一种基于Transformer的图像分类模型。它的核心思想是将图像分割成若干个小块，然后将每个小块转换为向量，最后将这些向量输入到Transformer中进行分类。ViT的核心概念包括以下几个方面：

• 图像分割：将图像分割成若干个小块，每个小块包含相同数量的像素。
• 块嵌入（Patch Embedding）：将每个小块转换为向量，这个向量被称为块嵌入。
• 位置编码（Positional Encoding）：为每个块嵌入添加位置信息，以便Transformer能够