当前位置：首页 > news >正文

做博客网站要什么技术阿里巴巴吧网站怎么做

news 2025/11/15 0:24:38

做博客网站要什么技术,阿里巴巴吧网站怎么做,软装设计网站有哪些,pc网站优势目录引言一、ViT模型的起源和历史二、什么是ViT#xff1f; 图像处理流程图像切分展平与线性映射位置编码 Transformer编码器分类头#xff08;Classification Head#xff09; 自注意力机制注意力图三、Coovally AI模型训练与应用平台四、ViT与图像… 目录引言一、ViT模型的起源和历史二、什么是ViT 图像处理流程图像切分展平与线性映射位置编码 Transformer编码器分类头Classification Head 自注意力机制注意力图三、Coovally AI模型训练与应用平台四、ViT与图像分类五、CNN与ViT对比效率提取特征的方式数据需求六、ViT用例和应用图像分类目标检测与分割图像生成多模态任务七、ViT的挑战大规模数据集的依赖计算复杂度和内存消耗长距离依赖建模的困难八、总结引言 ViTVision Transformer是一种用于图像处理的深度学习模型基于Transformer架构该架构最初是为自然语言处理NLP任务设计的。ViT的提出打破了传统视觉神经网络CNN在计算机视觉中的地位主导采用了Transformer的自注意力机制来处理图像。随着Transformer在自然语言处理NLP领域的成功应用。在计算机视觉研究中人们对视觉转换器 (ViT) 和多层感知器 (MLP) 的兴趣日益浓厚。 ViT的出现标志着计算机视觉模型的一次范式转变它不再依赖于传统的卷积操作而是通过Transformer的自注意力机制来处理图像数据。这一创新模型在多个大型图像分类任务中超越了CNN的表现并为计算机视觉带来了新的思路。参考论文https://arxiv.org/pdf/2010.11929 一、ViT模型的起源和历史以下是关于视觉转换器Vision Transformer和相关模型的表格涵盖了从2017年Transformer的诞生到2021年ViT及其变种的重要发展这个表格展示了Transformer架构及其在视觉任务中的发展历程从最初的NLP模型到BERT、GPT-3等语言模型再到DETR、ViT及其变种在计算机视觉领域的成功应用。二、什么是ViT Vision Transformer (ViT) 模型架构是在ICLR 2021上作为会议论文发表的一篇研究论文中介绍的该论文题为“An Image is Worth 16*16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”。它由Neil Houlsby、Alexey Dosovitskiy和Google Research Brain Team的另外10位作者开发和发布。 ViT的设计灵感来源于Transformer架构最初Transformer的提出是为了处理NLP任务的序列数据如文本它通过自注意力捕捉机制来捕捉图像中各部分之间的全局依赖。ViT的关键创新在于将图像数据也视为一个“序列”而通过Transformer的自注意力机制来捕捉图像中各部分之间的全局依赖。图像处理流程 ViT将输入图像分解几个固定大小的块patches每个块可以扣一个“图像的令牌”然后对每个块进行展平flatten操作将每个块转化为一个保护。这些处理会被形成Transformer模型通过自注意力机制进行处理捕获图像各部分的全局关联。具体流程如下图像切分将输入图像例如大小为×的RGB图像划分为多个不重叠的小块patches小块的尺寸通常设置×。展平与线性映射每个×块的大小被展平为一个一维大小为²×其中C是每个图像块的通道数例如RGB三通道。接着通过一个线性层又称为投影层进行放大器映射到模型所需的维度通常是与Transformer模型中隐藏状态相同的维度。位置编码由于Transformer本身不具备空间信息的处理能力ViT在图像块的支持上加上位置编码Positional Encoding以保留图像的空间结构。 Transformer编码器这些图像块的处理包括位置编码作为输入确定Transformer编码器。Transformer通过自注意力机制最终处理这些输入生成的特征表示。分类头Classification Head 通过一个全连接层Fully Connected Layer将Transformer输出的特征映射到目标类别空间完成分类任务。自注意力机制在ViT中最核心的部分是自注意力机制。它通过计算输入关注之间的相关性来决定每个输入关注对其他关注的程度。简单地说自注意力机制使得每个图像块不仅可以考虑其自身的信息还可以从图像中的其他区域获取信息。这种全局依赖的建模对于复杂的视觉任务关系至关重要。因此自注意力机制会计算输入数据的加权和其中权重是根据输入特征之间的相似性计算的。这使得模型能够更加重视相关的输入特征从而帮助它捕获输入数据中更具信息性的表示。所以自注意力机制Self-Attention使得ViT能够在图像中建模各个区域之间的长距离依赖而这正是ViT相对于传统卷积神经网络CNN的一个关键优势。注意力图在ViT的多头自注意力Multi-Head Self-AttentionMHSA机制中每个输入的图像块Patch都会与其他图像块进行关联并分配不同的注意力权重。 ViT的注意力图通常来自自注意力权重矩阵该矩阵存储了所有图像块之间的注意力分布。在ViT的每一层注意力权重由Softmax(Q·Kᵀ/√d_k)计算得出计算出的Softmax(Q·Kᵀ/√d_k)形成一个×的矩阵表示每个图像块Patch对其他块的注意力分布。注意力图本质上就是这些权重的可视化我们可以将注意力图可视化为热图网格其中每个热图代表给定标记与所有其他标记之间的注意力权重。热图中像素的颜色越亮相应标记之间的注意力权重就越高。通过分析注意力图我们可以深入了解图像的哪些部分对于手头的分类任务最重要。三、Coovally AI模型训练与应用平台 Coovally AI模型训练与应用平台它整合了整合30国内外开源社区1000模型算法。平台已部署ViT系列模型算法在Coovally平台上无需配置环境、修改配置文件等繁琐操作可一键另存为我的模型上传数据集即可使用ViT等热门模型进行训练与结果预测全程高速零代码而且模型还可分享与下载满足你的实验研究与产业应用。四、ViT与图像分类图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务涉及根据图像内容为图像分配标签。ViT是专门为了图像分类任务之一而设计的深度学习模型。多年来像YOLOv7这样的深度CNN一直是用图像分类的SOTA方法。然而随着Transformer架构在自然语言处理NLP任务中的成功研究人员将Transformer模型引入图像分类任务ViT就是其中的重要成果。计算机视觉研究表明当使用足够量的数据进行预训练时ViT模型至少与ResNet模型一样强大。其他论文表明Vision Transformer模型在隐私保护图像分类方面具有巨大潜力并且在抗攻击性和分类准确性方面优于SOTA方法。五、CNN与ViT对比与CNN相比Vision Transformer(ViT)取得了显著的成果同时获得的预训练计算资源却少得多。与CNN相比Vision Transformer(ViT)表现出的归纳偏差通常较弱导致在较小的数据集上进行训练时更加依赖模型正则化或数据增强(AugReg)。效率 CNN通过局部感受野进行特征提取计算量随着网络层数量的增加而增加。而ViT由于使用自注意力机制其计算复杂度通常为在2其中N是输入序列的长度即图像块的数量。因此ViT在处理大图像时计算量可能会比CNN大但随着硬件性能的提升Transformer架构也逐渐能够在大型数据集上训练高效。提取特征的方式 CNN通过拓扑操作进行特征提取注重局部特征的学习尤其擅长捕获空间的局部信息。而ViT则通过自注意力机制进行全局特征的学习能够捕获图像中不同区域之间的长距离依赖。对于复杂的图像任务ViT的全局建模能力通常能够超越CNN的局部建模。数据需求 CNN模型一般能够在较小的数据集上取得训练的表现但ViT通常需要大量的数据才能进行有效的。在数据量较小的情况下ViT的性能可能不如 CNN。因此ViT在数据量的任务中表现更为重要。虽然Transformer架构已成为涉及自然语言处理(NLP)的任务的最高标准但其与计算机视觉(CV)相关的用例仍然很少。在许多计算机视觉任务中将注意力机制与卷积神经网络(CNN)结合使用或者在保留CNN整体结构的同时替代CNN的某些方面。流行的图像识别模型包括ResNet、VGG、YOLOv3、YOLOv7或YOLOv8以及Segment Anything(SAM)。然而这种对CNN的依赖并不是强制性的直接应用于图像块序列的纯变换器可以在图像分类任务中发挥出色的作用。六、ViT用例和应用 ViT在流行的图像识别任务中有着广泛的应用例如物体检测、分割、图像分类和动作识别。此外ViT在生成建模和多模态任务中也有广泛应用包括视觉基础任务、视觉问答和视觉推理等。图像分类大规模分类Google的ViT模型在JFT-300M等超大数据集上训练后分类精度超越ResNet。细粒度分类如鸟类或植物物种识别ViT可区分细微纹理差异如羽毛颜色、叶片形状。目标检测与分割自动驾驶ViT用于道路场景中车辆、行人检测利用全局上下文减少遮挡误判。医疗影像分割肿瘤区域时ViT的长程依赖建模能识别病灶边缘的扩散特征。图像生成艺术创作生成风格化图像时ViT的自注意力机制能协调全局色彩与局部笔触。数据增强为小样本任务生成逼真训练数据如罕见病医学影像。多模态任务 CLIP模型OpenAI的CLIP利用ViT提取图像特征与文本编码对齐支持零样本图像检索。视频理解将视频帧序列输入ViT结合时间建模如TimeSformer分析动作时序。 ViT通过其全局建模能力正在重塑计算机视觉领域未来或与CNN形成互补成为多模态智能系统的核心组件。七、ViT的挑战虽然ViT在多个任务中取得了优异的成绩但它也面临一些挑战包括与架构设计、泛化、鲁棒性、可解释性和效率相关的问题。大规模数据集的依赖 ViT在训练时大量的数据才能发挥其优势。由于ViT基于Transformer架构而Transformer模型在自然语言处理NLP中表现出色主要是因为它能够从大量的文本数据中学习到丰富的上下文信息。在任务关系中ViT也需要大量的图像数据来学习有效的特征尤其是全局。计算复杂度和内存消耗 ViT的计算复杂度较高尤其是在处理大图像时。Transformer的自注意力机制需要计算所有图像块之间的相似程度这会导致时间和内存的消耗呈平方级增长。特别是在图像分割成更多小块时计算的成本将显著增加。长距离依赖建模的困难虽然ViT的自注意力机制能够建模全局的长距离依赖但在某些复杂的视觉任务中ViT可能仍然难以捕捉图像中的长距离空间信息特别是在较浅的层次中。总体而言虽然ViT的Transformer架构是视觉处理任务的一个有前途的选择但在ImageNet等中型数据集上从头开始训练时ViT的性能仍然不如类似规模的CNN替代方案例如ResNet。八、总结 ViT模型的提出标志着计算机视觉领域的一次重要突破展现了Transformer架构在图像处理中的潜力。相比于传统的CNNViT通过自注意力机制实现了全局建模能够捕捉更复杂的图像特征尤其在大规模数据集上的表现非常优异。尽管ViT在计算复杂度和数据需求上存在一些挑战但随着硬件的进步和优化算法的提出ViT无疑会成为未来计算机视觉领域的一个重要方向。随着研究的深入我们有理由相信ViT和Transformer的变种将在未来的视觉任务中发挥更大的作用。

查看全文

http://www.zqtcl.cn/news/401418/