机器学习基础算法

引言

Transformer架构最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，但近年来它开始彻底改变计算机视觉领域。传统的卷积神经网络(CNN)长期主导视觉任务，但Transformer提供了全新的视角。

本文将深入探讨：

Transformer的基本原理和核心组件
Vision Transformer(ViT)如何将图像转换为序列
Transformer在图像分类、目标检测等任务中的应用
与传统CNN架构的对比分析

这种架构转变不仅提高了性能，还为多模态AI系统提供了统一的基础。

Transformer基础

Transformer的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列时关注所有位置的信息，而不是像RNN那样顺序处理。

自注意力机制

自注意力的计算公式如下：

\( \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \)

其中，\( Q \)、\( K \)、\( V \)分别代表查询、键和值矩阵，\( d_k \)是键向量的维度。

多头注意力

多头注意力允许模型同时关注不同表示子空间的信息：

\( \text{MultiHead}(Q,K,V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h)W^O \)

优缺点

优点：全局感受野，并行计算能力强，长距离依赖建模优秀
缺点：计算复杂度高，需要大量数据训练，内存消耗大

Vision Transformer

Vision Transformer(ViT)将图像分割成固定大小的patch，将这些patch线性嵌入后添加位置编码，然后输入标准的Transformer编码器。

图像分块处理

给定输入图像 \( x \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} \)，将其分割为 \( N \) 个patch：

\( x_p \in \mathbb{R}^{N \times (P^2 \cdot C)} \)

其中 \( P \) 是patch大小，\( N = HW/P^2 \) 是patch数量。

位置编码

ViT使用可学习的位置编码来保留空间信息：

\( z_0 = [x_{\text{class}}; x_p^1E; x_p^2E; \dots; x_p^NE] + E_{\text{pos}} \)

其中 \( E \) 是patch嵌入投影，\( E_{\text{pos}} \) 是位置编码。

优缺点

优点：全局上下文理解强，在大数据集上表现优异，架构统一
缺点：需要大量预训练数据，计算资源需求高，小数据集表现一般

应用场景

Transformer在计算机视觉中的主要应用包括：

图像分类

ViT在ImageNet等大型数据集上达到了state-of-the-art的性能，特别是在大数据集上超越了传统CNN。

目标检测

DETR(Detection Transformer)将目标检测视为集合预测问题，消除了传统检测器中复杂的anchor设计和NMS后处理。

语义分割

SETR等模型使用Transformer编码器配合CNN解码器，在分割任务中取得了优秀表现。

多模态学习

CLIP等模型使用Transformer处理图像和文本，实现了强大的跨模态理解能力。

与CNN对比

Transformer和CNN在计算机视觉任务中各有优势：

感受野对比

CNN通过堆叠卷积层逐步扩大感受野，而Transformer从一开始就具有全局感受野。

归纳偏置

CNN内置了平移不变性和局部性偏置，而Transformer更加通用，但需要更多数据来学习这些特性。

计算效率

在小分辨率图像上CNN更高效，但在高分辨率和大批量数据上Transformer的并行性优势明显。

图1: Vision Transformer与传统CNN架构对比

代码实现

下面使用PyTorch实现一个简化的Vision Transformer：

import torch
import torch.nn as nn
import math

class PatchEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        self.n_patches = (img_size // patch_size) ** 2
        self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, 
                             kernel_size=patch_size, stride=patch_size)

    def forward(self, x):
        x = self.proj(x)  # (B, E, H/P, W/P)
        x = x.flatten(2)  # (B, E, N)
        x = x.transpose(1, 2)  # (B, N, E)
        return x

Transformer编码器实现

实现多头自注意力层：

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        head_dim = dim // num_heads
        self.scale = head_dim ** -0.5
        
        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
        self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

    def forward(self, x):
        B, N, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads)
        qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
        
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        attn = self.attn_drop(attn)
        
        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        x = self.proj(x)
        x = self.proj_drop(x)
        return x

完整ViT模型

组合成完整的Vision Transformer：

class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, num_classes=1000,
                 embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4.):
        super().__init__()
        self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size, patch_size, in_chans, embed_dim)
        num_patches = self.patch_embed.n_patches
        
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + 1, embed_dim))
        
        self.blocks = nn.ModuleList([
            TransformerBlock(embed_dim, num_heads, mlp_ratio) for _ in range(depth)
        ])
        
        self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
        self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        B = x.shape[0]
        x = self.patch_embed(x)
        
        cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)
        x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)
        x = x + self.pos_embed
        
        for block in self.blocks:
            x = block(x)
            
        x = self.norm(x)
        x = x[:, 0]  # 取CLS token
        x = self.head(x)
        return x

未来展望

Transformer在计算机视觉中的发展前景广阔：

效率优化

研究人员正在开发更高效的注意力机制，如线性注意力、稀疏注意力等，以降低计算复杂度。

多模态融合

Transformer为图像、文本、音频等多模态数据提供了统一的处理框架。

自监督学习

MAE(Masked Autoencoder)等自监督方法进一步释放了Transformer在视觉任务中的潜力。

边缘设备部署

轻量化Transformer变体正在被开发，以适应移动设备和边缘计算场景。

结论

Transformer架构正在重塑计算机视觉领域，它提供了一种不同于传统CNN的全新范式。虽然Transformer在某些方面仍有挑战，但其全局感受野和强大的表示能力使其在许多视觉任务中表现出色。

关键要点总结：

Transformer通过自注意力机制实现全局上下文理解
ViT将图像分割为patch序列，成功应用于视觉任务
在大数据集上，Transformer通常优于传统CNN
计算效率和多模态应用是未来发展的重点方向

随着研究的深入和技术的成熟，Transformer有望成为计算机视觉领域的主流架构之一，推动AI视觉系统向更高水平发展。

Transformer架构在计算机视觉中的革命性应用

摘要

引言