卷积神经网络（CNNs）在过去十年中一直处于图像识别革命性进展的最前沿。尽管如此，随着视觉Transformer的引入，这一领域发生了深刻的变革，该技术将Transformer架构的原理应用到了图像数据上。ViT在各种图像识别任务中展现出了卓越的成功，为处理视觉信息提供了全新的视角。在本文中，我们将深入探讨视觉Transformer在图像检测中的结构、功能、优势、教学方法、应用、面临的挑战以及未来的发展趋势。
目录
- 理解视觉Transformer的架构
- 视觉Transformer是如何工作的？
- 训练用于图像识别的视觉Transformer
- 视觉Transformer在现实场景中的应用
- 视觉Transformer相对于CNNs的优势与劣势
- 视觉Transformer图像识别的未来趋势
理解视觉Transformer的架构
视觉Transformer背后的核心思想是将图像视为序列，这与在自然语言处理（NLP）中处理单词的方式非常相似。这种创新的方法使得Transformer架构能够被应用到图像识别任务中，从根本上改变了视觉数据的处理方式。该结构包含若干关键要素：
1. 图像分块
图像分块是视觉Transformer流程的第一步。这一过程涉及将图像分割成预定大小的较小图块。例如，一张224×224像素的图像可以被分割成16×16像素的图块，从而产生196个图块。然后，每个图块被展平为一个向量，使模型能够处理这些较小的、易于处理的图像片段。
2. 位置编码
为了保持图块的位置信息，位置编码被添加到图块嵌入中。这一关键步骤确保了模型能够理解每个图块在原始图像中的位置，从而使其能够有效地捕捉空间关系。
3. 多层Transformer编码器
视觉Transformer的核心是其多层Transformer编码器。该结构由以下部分组成：
- 自注意力层：这些层允许模型评估不同图块之间的关系，帮助它理解它们之间是如何相互作用的。
- 前馈层：这些层对自注意力机制的输出应用非线性变换，增强了模型捕捉数据中复杂模式的能力。
4. 分类头
分类头是视觉Transformer的关键组成部分，用于生成图像识别任务的预测。一个特殊的标记，通常被称为分类标记（CLS），汇聚了来自所有图块的信息，从而产生最终的预测结果。这种数据的聚合确保了模型能够利用整个图像的洞察力，而不仅仅是孤立的图块。
视觉Transformer是如何工作的？
视觉Transformer采用了一种独特的架构来处理图像，通过将图像视为图块序列来实现。这种方法使得模型能够充分利用Transformer设计的强大功能，特别是通过自注意力机制的使用。
视觉Transformer首先将图像分割成更小的、固定大小的图块。然后，每个图块作为序列的一部分被单独处理，允许模型通过这些组成部分来分析整张图像。
- 自注意力机制是视觉Transformer运作的基础。该机制允许每个图块影响其他图块的表示。具体来说，它计算注意力分数，以确定每个图块应该对其他每个图块给予多少关注。
- 这种权衡不同图块重要性的能力，使得视觉Transformer能够理解贯穿整个图像的复杂连接和相互依赖关系。因此，视觉Transformer能够创建更全面、更细致的特征表示，捕捉到传统卷积网络可能遗漏的复杂模式。
视觉Transformer的训练过程涉及调整模型的参数，以最小化标记数据集上的预测误差。这与其他神经网络架构的训练过程类似，其中：
- [损失函数：](https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/ml-common-loss-fun