图像分类Vision Transformer理论解读+实践测试
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了图像分类Vision Transformer理论解读+实践测试相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言
Vision Transformer是2021年谷歌在ICLR上提出的算法，算法原理并不复杂，但是其价值是开创性的。它首次将NLP领域火热的Transformer模型架构移植到了CV领域，打破了这两个领域壁垒，并取得不错的成效。
论文名称： An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale
论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929
模型结构/算法流程
Vision Transformer的模型结构相比于Transformer来说更简单，在Transformer模型中，主要包含Encoder和Decoder结构，而ViT(Vision Transformer)仅借鉴了Encoder结构。
ViT的处理流程大致可以分为以下几个步骤：
1.图片预处理
预处理这个步骤在论文里并没有详细说明，但是对于ViT这个结构而言，输入的图片尺寸并不是自定义的，ViT-B/16为例，输入的图片尺寸必须为224x224。
因此，首先需要对输入图片进行尺寸变化，具体方式可以是直接缩放(Resize)，也可以进行随机裁剪(RandomResizedCrop)，在后面复现的代码中，使用的是随机裁剪的方式。
2.图片切割
Transformer需要输入的是一维的Token，对于二维的图像，一种朴素的想法就是把一个个像素点拉平，这样就成了一个一维序列。但是这样造成的一个后果是计算量太庞大，比如一张224x224的图片，变成1维度之后就成了50176，相当于直接输入一篇五万字的文章，模型难以计算。
那么，一个改进的想法就是把一张图片分成nxn个Patch，每一个Patch作为一个Token，这样计算量就大大减小了。
以ViT-B/16为例，将输入图片(224x224)按照16x16大小的Patch进行划分，划分后可以得到共 ( 224 / 16 ) 2 = 196 (224/16)^2=196 (224/16)2=196个Patch。每个Patch是三通道的小图片，shape为(16, 16, 3)，将其展平就变成了一个长度为768的向量。
每一个向量作为一个单独的输入，那样我们总共有196个向量，在代码中，可以变成一个[196,768]的矩阵，进行并行输入。
这一步的操作在论文中是直接采用切割的处理办法，但是在后面的代码实现中，采用了一种更巧妙的解决思路，就是利用一个卷积核大小为16x16，步距为16，卷积核个数为768的卷积层来进行实现。
再来回顾我们的卷积层计算公式：
输入为[224,244,3]，经过卷积层变成[14,14,768]，再映射为[196,768]。
这样，就完成了从图片到Token之间的转换。
3.添加[class]token
在上面的结构图中可以看到，输入Encoder的最左侧部分添加了一个0*这个Token，这个就是额外添加的一个[class]token，单独用来处理类别信息，经过Encoder之后，需要单独将这个Token再提取出来，输入到MLP Head之中再输出分类结果。
这也是为什么结构图中MLP Head的位置是和这个[class]token对齐。
4.添加位置编码
在Transformer中，位置编码的作用是为了记忆输入的语序信息。ViT中，同样需要位置编码来记录各图像块之间的位置信息。
这里主要有两种位置编码思路，一种思路是在转换之前(14,14)的图像块矩阵添加二维(2-D)位置编码，另一种思路是在转换后(196+1)这个维度上添加一维(1-D)位置编码。
作者也对其做了实验，实验结果如下表所示：
可以看到，添加一维位置编码和二维位置编码并没有太大的差异。作者随后也对一维位置编码的结果进行了可视化，结果如下图所示：
上图中是每一个Patch中各位置的位置编码相似性度量，越接近黄色的位置代表越靠近位置编码的中心位置，可以看到，即使是一维位置编码，同样可以比较好地记录二维信息。
5.Transformer Encoder
ViT虽然采用的是Transformer Encoder的结构，但是和Transformer原始的Encoder还是有所区别，我将两者的结构进行对比，如下图所示，左侧为Transformer原始的Encoder结构。
可以看到，大致上两者结构是相同的，主要区别在于Norm层的顺序，原始Transformer的Norm层在多头注意力和前馈网络之后，而ViT将其放到前面，这里的原因，论文里没有做解释。
关于Norm层，ViT仍是采用Transformer中用到Layer Normalization，计算公式如下：
Norm层之后同样是多头注意力层(Multi-Head Attention)，和Transformer中的一样。
后面的MLP是个单独的结构，论文里没有绘制其详细结构，看到博主太阳花的小绿豆[1]对其进行了绘制，这里转贴在此。MLP也并不复杂，就是两个线性层+GELU激活函数+Dropout的结构，具体细节可以看后面的代码。
6.MLP Head
在Transformer Encoder输出结果之后，需要再将第一个添加的Class Token提取出来，然后输入到MLP Head进行分类。在论文中，作者先是在ImageNet21K上进行预训练，MLP Head结构由Linear+tanh激活函数+Linear组成，但是迁移到其它数据集训练时，只需要用一个一个Linear即可。
输出结果之后，再和真实标签做交叉熵损失，这样就可以完成ViT的训练过程。
效果对比
在论文中，作者将ViT和之前图像分类领域比较强的ResNet模型进行了对比测试，结果如下：
可以看到，右图中，作者使用了谷歌制作的JFT-300M数据集，当数据量小于30M时，ViT的效果表现不如ResNet，但是当数据量逐渐增大时，ViT才会慢慢超越ResNet。由此可见ViT工作的局限性，它必须要在超大数据集上进行预训练，然后再拿到其它数据集上做迁移学习，才会有好的效果。
关于ViT模型的不同版本，论文里也做了说明：
其中的Layers就是Transformer Encoder中重复堆叠Encoder Block的次数，Hidden Size就是对应通过Embedding层后每个token的dim（向量的长度），MLP size是Transformer Encoder中MLP Block第一个全连接的节点个数（是Hidden Size的四倍），Heads代表Transformer中Multi-Head Attention的heads数。
注意力可视化
ViT这篇论文长达二十多页，里面包含了非常丰富的成果，其中包括注意力可视化。由于作者是首次将Transformer应用到图像领域，里面包含了注意力机制，那么作者就想把注意力得到的结果(也就是Q-K矩阵乘积)换源到图像上，得到结果如下图所示：
可以看到，模型自动学习到了如果注意画面中的分类主体。
混合模型探索
在论文的最后，作者又探索了一种混合模型(Hybrid)，就是将传统CNN和Transformer进行结合。
下表中对比了ViT、ResNet和混合模型在不同图像分类数据集上的测试结果，可以看到当Epochs增大时，ResNet和混合模型的效果均不如ViT模型。
实践测试
下面就来尝试使用ViT做一个简单的分类任务。官方使用的是Tensorflow2框架，下面我使用的是别人利用Pytorch实现的ViT。
代码来源于https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/vision_transformer
实验采用的是花蕊数据集，共5个类别，约4000多个样本。
数据集下载：https://pan.baidu.com/s/1vpB3s78bV4Xxowfpe07tdw?pwd=8888
默认使用的是ViT-B/16这个模型，整体结构图[1]如下：
图片预处理
对数据集和验证集划分之后，需要对数据进行预处理。
这里对训练集的处理方式是随机切成224x224像素的图片，然后进行水平翻转，再进行归一化和标准化处理；对验证集的处理方式是先Resize成256x256的图片，再从中心位置裁剪成224x224，再进行归一化和标准化处理。
相关代码：
data_transform =
"train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]),
"val": transforms.Compose([transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])])
图片切割
通过卷积，将图片转成一个个Patch。
相关代码：
class PatchEmbed(nn.Module):
"""
2D Image to Patch Embedding
"""
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None):
super().__init__()
img_size = (img_size, img_size)
patch_size = (patch_size, patch_size)
self.img_size = img_size
self.patch_size = patch_size
self.grid_size = (img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1])
self.num_patches = self.grid_size[0] * self.grid_size[1]
self.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity()
def forward(self, x):
B, C, H, W = x.shape
assert H == self.img_size[0] and W == self.img_size[1], \\
f"Input image size (H*W) doesn't match model (self.img_size[0]*self.img_size[1])."
# flatten: [B, C, H, W] -> [B, C, HW]
# transpose: [B, C, HW] -> [B, HW, C]
x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)
x = self.norm(x)
return x
多头注意力
多头注意力模块实现时注意是通过一个线性层来同时计算qkv三个矩阵，这样可以提升计算效率。
class Attention(nn.Module):
def __init__(self,
dim, # 输入token的dim
num_heads=8,
qkv_bias=False,
qk_scale=None,
attn_drop_ratio=0.,
proj_drop_ratio=0.):
super(Attention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
head_dim = dim // num_heads
self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop_ratio)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop_ratio)
def forward(self, x):
# [batch_size, num_patches + 1, total_embed_dim]
B, N, C = x.shape
# qkv(): -> [batch_size, num_patches + 1, 3 * total_embed_dim]
# reshape: -> [batch_size, num_patches + 1, 3, num_heads, embed_dim_per_head]
# permute: -> [3, batch_size, num_heads, num_patches + 1, embed_dim_per_head]
qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
# [batch_size, num_heads, num_patches + 1, embed_dim_per_head]
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple)
# transpose: -> [batch_size, num_heads, embed_dim_per_head, num_patches + 1]
# @: multiply -> [batch_size, num_heads, num_patches + 1, num_patches + 1]
attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
attn = attn.softmax(dim=-1)
attn = self.attn_drop(attn)
# @: multiply -> [batch_size, num_heads, num_patches + 1, embed_dim_per_head]
# transpose: -> [batch_size, num_patches + 1, num_heads, embed_dim_per_head]
# reshape: -> [batch_size, num_patches + 1, total_embed_dim]
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
x = self.proj(x)
x = self.proj_drop(x)
return x
MLP Block
class Mlp(nn.Module):
"""
MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks
"""
def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
super().__init__()
out_features = out_features or in_features
hidden_features = hidden_features or in_features
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
self.act = act_layer()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features)
self.drop = nn.Dropout(drop)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.act(x)
x = self.drop(x)
x = self.fc2(x)
x = self.drop(x)
return x
class Block(nn.Module):
def __init__(self,
dim,
num_heads,
mlp_ratio=4.,
qkv_bias=False,
qk_scale=None,
drop_ratio=0.,
attn_drop_ratio=0.,
drop_path_ratio=0.,
act_layer=nn.GELU,
norm_layer=nn.LayerNorm):
super(Block, self).__init__()
self.norm1 = norm_layer(dim)
self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale,
attn_drop_ratio=attn_drop_ratio, proj_drop_ratio=drop_ratio)
# NOTE: drop path for stochastic depth, we shall see if this is better than dropout here
self.drop_path = DropPath(drop_path_ratio) if drop_path_ratio > 0. else nn.Identity()
self.norm2 = norm_layer(dim)
mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio)
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, act_layer=act_layer, drop=drop_ratio)
def forward(self, x):
x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
return x
VisionTransformer
将上面各部分结合起来，得到VisionTransformer整体结构，可以和上面的结构图对比
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, num_classes=1000,
embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4.0, qkv_bias=True,
qk_scale=None, representation_size=None, distilled=False, drop_ratio=0.,
attn_drop_ratio=0., drop_path_ratio=0., embed_layer=PatchEmbed, norm_layer=None,
act_layer=None):
"""
Args:
img_size (int, tuple): input image size
patch_size (int, tuple): patch size
in_c (int): number of input channels
num_classes (int): number of classes for classification head
embed_dim (int): embedding dimension
depth (int): depth of transformer
num_heads (int): number of attention heads
mlp_ratio (int): ratio of mlp hidden dim to embedding dim
qkv_bias (bool): enable bias for qkv if True
qk_scale (float): override default qk scale of head_dim ** -0.5 if set
representation_size (Optional[int]): enable and set representation layer (pre-logits) to this value if set
distilled (bool): model includes a distillation token and head as in DeiT models
drop_ratio (float): dropout rate
attn_drop_ratio (float): attention dropout rate
drop_path_ratio (float): stochastic depth rate
embed_layer (nn.Module): patch embedding layer
norm_layer: (nn.Module): normalization layer
"""
super(VisionTransformer, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.num_features = self.embed_dim = embed_dim # num_features for consistency with other models
self.num_tokens = 2 if distilled else 1
norm_layer = norm_layer or partial(nn.LayerNorm, eps=1e-6)
act_layer = act_layer or nn.GELU
self.patch_embed = embed_layer(img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_c=in_c, embed_dim=embed_dim)
num_patches = self.patch_embed.num_patches
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
self.dist_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) if distilled else None
self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + self.num_tokens, embed_dim))
self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_ratio)
dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_ratio, depth)] # stochastic depth decay rule
self.blocks = nn.Sequential(*[
Block(dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale,
drop_ratio=drop_ratio, attn_drop_ratio=attn_drop_ratio, drop_path_ratio=dpr[i],
norm_layer=norm_layer, act_layer=act_layer)
for i in range(depth)
])
self.norm = norm_layer(embed_dim)
# Representation layer
if representation_size and not distilled:
self.has_logits = True
self.num_features = representation_size
self.pre_logits = nn.Sequential(OrderedDict([
("fc", nn.Linear(embed_dim, representation_size)),
("act", nn.Tanh())
]))
else:
self.has_logits = False
self.pre_logits = nn.Identity()
# Classifier head(s)
self.head = nn.Linear(self.num_features, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()
self.head_dist = None
if distilled:
self.head_dist = nn.Linear(self.embed_dim, self.num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()
# Weight init
nn.init.trunc_normal_(self.pos_embed, std=0.02)
if self.dist_token is not None:
nn.init.trunc_normal_(self.dist_token, std=0.02)
nn.init.trunc_normal_(self.cls_token, std=0.02)
self.apply(_init_vit_weights)
def forward_features(self, x):
# [B, C, H, W] -> [B, num_patches, embed_dim]
x = self.patch_embed(x) # [B, 196, 768]
# [1, 1, 768] -> [B, 1, 768]
cls_token = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1)
if self.dist_token is None:
x = torch.cat((cls_token, x), dim=1) # [B, 197, 768]
else:
x = torch.cat((cls_token, self.dist_token.expand(x.shape[0], -1, -1), x), dim=1)
x = self.pos_drop(x + self.pos_embed)
x = self.blocks(x)
x = self.norm(x)
if self.dist_token is None:
return self.pre_logits(x[:, 0])
else:
return x[:, 0], x[:, 1]
def forward(self, x):
x = self.forward_features(x)
if self.head_dist is not None:
x, x_dist = self.head(x[0]), self.head_dist(x[1])
if selfPytorch CIFAR10图像分类 Vision Transformer（ViT） 篇
Pytorch CIFAR10图像分类 Vision Transformer（ViT） 篇
手把手教你搭建神经网络（使用Vision Transformer进行图像分类）
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