自注意力结构与Transformer模型概述

原创 OpenCV学堂 2024-07-06 22:47

【免注册下载】创新MCU提升高压系统的实时性能 【有奖直播】精密半导体参数测试解决方案

点击上方蓝字关注我们

微信公众号：OpenCV学堂
关注获取更多计算机视觉与深度学习知识

Transformer模型概述

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要等。它由编码器和解码器两大部分组成，每个部分都包含多个相同的层堆叠而成。

01

编码器（Encoder）

编码器负责处理输入序列，并提取特征。每个编码器层包含两个子层：

自注意力（Self-Attention）层

通过计算输入序列中每个元素与其他元素的关系，捕捉全局依赖关系。

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）层

对自注意力层的输出进行进一步处理。此外，编码器还引入了位置编码（Positional Encoding）来保留序列中单词的顺序信息，因为Transformer本身不具有处理序列顺序的能力。

02

解码器（Decoder）

解码器负责生成输出序列。它的结构与编码器相似，但在自注意力层和前馈神经网络层之间增加了一个注意力层（Masked Self-Attention），用于确保生成的序列不会参考未来的信息。

多头注意力（Multi-Head Attention）

Transformer模型中的自注意力机制被扩展为多头注意力，允许模型同时关注输入序列的不同位置，从而捕捉更多的信息。

残差连接（Residual Connections）

层归一化（Layer Normalization）

为了加速训练和提高模型性能，Transformer在每个子层之后都加入了残差连接和层归一化。

ViT模型介绍

Vision Transformer (ViT) 是由 Google 团队在 2020 年提出的一种将 Transformer 架构应用于图像分类任务的模型。ViT 模型的核心思想是将图像分割成一系列小的图像块（patches），然后将这些图像块线性嵌入并添加位置编码，最后输入到标准的 Transformer 编码器中进行处理。这种方法使得 ViT 能够有效地处理图像数据，并且在大规模数据集上取得了优异的性能。

01

ViT 模型的工作原理

ViT 模型的工作流程大致如下：

图像分块：首先，将输入图像分割成固定大小的图像块（patches），通常是 16x16 像素的大小。

线性嵌入：将每个图像块线性嵌入到一个高维空间中，通常是 768 维。

位置编码：为了保留图像块的位置信息，为每个图像块添加位置编码。

Transformer 编码器：将嵌入后的图像块序列输入到 Transformer 编码器中，编码器由多个堆叠的注意力层和前馈神经网络层组成。

分类头：最后，使用一个分类头来处理 Transformer 编码器的输出，并进行图像分类

ViT 模型的优势

ViT 模型相比传统的卷积神经网络（CNN）有几个显著优势：

强大的特征提取能力：由于 Transformer 模型的自我注意力机制，ViT 能够捕捉长距离的依赖关系，从而提取更加丰富的特征。

可扩展性：ViT 模型可以通过增加模型的大小（如深度和宽度）来提高性能，这在处理大规模数据集时尤为有用。

适应性：ViT 模型可以通过预训练和微调的方式适应多种视觉任务，如目标检测、语义分割等

02

ViT 模型的应用

ViT 模型已经在多个计算机视觉任务中展现出了出色的性能，包括但不限于：

图像分类：ViT 最初是为图像分类任务设计的，并且在 ImageNet 等大型数据集上取得了 SOTA 级别的性能。

目标检测：通过与 Faster R-CNN 等目标检测框架结合，ViT 可以用于提高目标检测的准确性和速度。

语义分割：ViT 可以通过改进的解码器结构来进行语义分割任务，如 UperNet 和 SegFormer 等。

视频理解：ViT 也可以扩展到视频理解任务，如动作识别和视频分类123。

综上所述，ViT 模型是一种强大的视觉模型，它通过创新的架构设计和训练策略，为计算机视觉领域带来了新的突破。随着研究的不断深入，未来 ViT 及其变体有望在更多视觉任务中发挥重要作用。

OpenCV4系统化学习

深度学习系统化学习

推荐阅读

OpenCV4.8+YOLOv8对象检测C++推理演示

ZXING+OpenCV打造开源条码检测应用

攻略 | 学习深度学习只需要三个月的好方法

三行代码实现 TensorRT8.6 C++ 深度学习模型部署

实战 | YOLOv8+OpenCV 实现DM码定位检测与解析

对象检测边界框损失 – 从IOU到ProbIOU

初学者必看 | 学习深度学习的五个误区

登录阅读全文



免责声明：该内容由专栏作者授权发布或作者转载，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点，本站亦不保证或承诺内容真实性等。若内容或图片侵犯您的权益，请及时联系本站删除。侵权投诉联系： nick.zong@aspencore.com！

OpenCV学堂专注计算机视觉开发技术分享,技术框架使用,包括OpenCV,Tensorflow,Pytorch教程与案例,相关算法详解,最新CV方向论文,硬核代码干货与代码案例详解!作者在CV工程化方面深度耕耘15年,感谢您的关注!

进入专栏

评论

OpenCV学堂专注计算机视觉开发技术分享,技术框架使用,包括OpenCV,Tensorflow,Pytorch教程与案例,相关算法详解,最新CV方向论文,硬核代码干货与代码案例详解!作者在CV工程化方面深度耕耘15年,感谢您的关注!

文章：1744篇粉丝：26人

最近文章

广告

推荐

【TI资料】专为高压系统设计的新型MCU

【应用手册】TI 全新MCU及C29内核的能源设施应用方案

构建AI未来，Arm计算平台无处不在

如何增强电动汽车的实时控制能力？

在线研讨会

EE直播间

第三代功率半导体器件测试解决方案直播时间：03月06日 10:00

E聘热招职位

资料

文库

帖子

博文

分享到

评论

点赞