【论文笔记】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
论文标题：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929
论文代码：https://github.com/google-research/vision_transformer
发表时间：2020年10月-最后修订2021年6月
核心思想
将自注意力机制应用在CV领域，关键在于，将图片分割等大的patch，添加位置信息，然后按序排成一排，输入进Vision Transformer（ViT）进行训练
引入Transformer在机器翻译任务上的应用，ViT的模型只是采用了Encoder部分
在大规模数据集中进行训练，应用在小数据集上进行微调，效果超过目前最好的CNN架构
在NLP领域中，是Transformer的主场，大家可以自行检索一下Transformer的架构，自行学习
Transformer简单架构：字符级编码---正则化---多头注意力机制---残差
摘要
虽然 Transformer 架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉上，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变
我们表明，这种对 CNN 的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列的 Transformer 可以在图像分类任务上表现得非常好。当对大量数据进行预训练并转移到多个中型或小型图像识别基准（ImageNet、CIFAR-100、VTAB 等）时，与最先进的卷积网络相比，Vision Transformer (ViT) 获得了出色的结果，同时训练所需的计算资源大大减少
框架结构
方法
Transformer输入的是一维序列，而图片的数据是二维序列，因此将图片分割等大的patch，进行Patch Embedding的方法将图片以合适的方式输入到模型中
首先，将原始图片划分为多个patch子图，每个子图相当于一个token。接着，对每个patch进行embedding，通过一个线性变换层将二维的patch嵌入表示为长度为D的一维向量，并添加位置嵌入信息（0，1，2，…），即每个patch在原始图像中的位置信息（目的是：引入位置信息有利于模型正确评估注意力权重）
图像中0的位置是起一个占位符的作用，类似Bert中的CLS（不太了解Bert…不太懂这个操作）
实验
典型模型设置
“Base”和“Large”模型直接来自 BERT，我们添加了更大的“Huge”模型
在下文中，我们使用简短的符号来表示模型大小和输入补丁大小：例如，ViT-L/16 表示具有 16×16 输入补丁大小的“大”变体
请注意，Transformer 的序列长度与块大小的平方成反比，因此块大小较小的模型计算成本更高
实验任务：图像分类
实验结果：ViT-H/14的架构，具有明显优势
实验任务：将 VTAB 任务分解为各自的组，并在此基准上与之前的 SOTA 方法进行了比较
实验结果：ViT-H/14效果最优
实验任务：证明ViT在大型数据集训练后，效果最佳，而小数据集训练后，效果不如CNN
实验结果：在大数据集JFT-300M上训练后，ViT效果最佳
写在最后
ViT已经具有取代CNN架构的一切准备了么？ViT的实际应用是否也会如同Transformer在NLP中的地位呢？
也许，ViT将会引领一个时代