人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-4

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Vision Transformer（ViT）

思路上借鉴了CNN的局部特征抽取

n ViT 将 CV 和 NLP 领域知识结合起来，对原始图片进行分块，展平成序列，输入进原始 Transformer 模型的编码器 Encoder 部分，最后接入一个全连接层对图片进行分类。

n 在大型数据集上表现超过了当时的 SOTA 模型。

n ViT 尽可能地遵循原始的 transformer 。

 

Vision Transformer（ViT）

n  类似 BERT 的 [class] token ，在可嵌入的 Patch 序列 ( 0 0  Z_0^0  = x class  ) 之前准备了可学习的 embedding 向量，该序列在 Transformer 编码器的输出 ( 0  Z_L^0  ) 的状态用作图像表示 y 。

n 在预训练和微调期间，都将分类 head 连接到 0  Z_L^0  。分类 head 是通过在预训练时具有一个隐藏层的 MLP 以及在微调时通过一个线性层的 MLP 来实现的。

n 位置 embedding 会添加到 patch embedding 中，以保留位置信息。对于 position emb 采用 1-D embedding ，作者未发现用 2-D 位置 emb 会有显著性能提升。

 

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