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视觉_transform

news 来源：原创 2025/8/24 13:20:17

visual_transform

图像分块 (Patch Embedding)

  1. 假设输入图像为 x ∈ R ∗ H ∗ × ∗ W ∗ × ∗ C ∗ x∈R^{*H*×*W*×*C*} x∈R∗H∗×∗W∗×∗C∗

    1. C 是图像的通道数（例如，RGB图像的 C=3）

    2. 将图像分割成N个大小为P*CP的patch，每个patch的大小为 P × P × C P×P×C P×P×C

    3. N = H ∗ W P 2 N = \frac{H*W}{P^2} N=P2H∗W​

  2. 将每个patch展平为一个向量，展平后的向量长度为
    P 2 ∗ C P^2 * C P2∗C

  3. 将每个展平后的patch向量通过一个线性投影（全连接层）映射到一个 D维的嵌入空间

    1. 这个线性投影是可学习的，其权重矩阵为 E ∈ R ( P 2 ∗ C ) ∗ D E∈R^{(P^2*C)*D} E∈R(P2∗C)∗D

    2. 公式表示为：
      X p 是 R ( P 2 ∗ C ) 展平后的 p a t c h 向量 Z p = X p ∗ E X_p是R^{(P^2*C)}展平后的patch向量\\ Z_p = X_p*E Xp​是R(P2∗C)展平后的patch向量Zp​=Xp​∗E

  4. 将所有patch嵌入向量 Z p Z_p Zp​ 按顺序排列，形成一个序列：
    z = [ z 1 , z 2 , . . . , z n ] z=[z_1, z_2, ...,z_n] z=[z1​,z2​,...,zn​]

  5. 小结

    1. 将图像分割成固定大小的patch，每个patch被视为一个“单词”
    2. patch的大小和数量决定了模型的输入序列长度
    3. 将每个patch展平并通过线性投影映射到高维空间，形成patch嵌入向量
    4. 线性投影的权重是可学习的，模型通过训练优化这些权重
    5. 将所有patch嵌入向量按顺序排列，形成一个序列，作为Transformer编码器的输入

位置编码(Positional Encoding)

  1. 在ViT中，位置编码是一个可学习的向量，与patch嵌入向量的维度相同（即 D 维）,j假设有N个patch，则位置编码矩阵为：
    E p o s ∈ R ( N + 1 ) ∗ D E_pos ∈R^{(N+1)*D} Ep​os∈R(N+1)∗D

    1. N 是patch的数量
    2. D 是patch嵌入向量的维度
    3. 额外的 +1 是为了处理[class] token（分类token）

  2. 将位置编码添加到patch嵌入向量中：
    z = [ z 1 , z 2 , . . . , z n ] + E p o s z=[z_1, z_2, ...,z_n] + E_{pos} z=[z1​,z2​,...,zn​]+Epos​

  3. 在ViT中，通常会在patch序列的开头添加一个额外的[class] token（分类token），用于最终的分类任务。这个[class] token也会被赋予一个位置编码

Swing transformer

  1. 传统transformer中，自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度为 O(N^2)，N为输入长度；
    1. 自注意力机制首先会计算序列中每个字对所有其他字的注意力分数
    2. 假设序列长度为N，那么对于序列中的每个字，我们都需要计算它与序列中其他N-1个字的注意力分数，这是一个N×(N-1)
    3. 对于高分辨率图像，输入序列长度 N会非常大(eg：224*224的图像展平后序列长度为50176)
  2. Swin Transformer 提出了滑动窗口机制，将自注意力计算限制在局部窗口内，从而将计算复杂度从O(N2)降低到O(M2 * N)
  3. 通过窗口移位（Window Shift），使不同窗口之间能够交互信息，从而捕捉全局上下文

eg：

  1. 假设有一个输入特征图，大小为 4x4

    A1  A2  A3  A4
B1  B2  B3  B4
C1  C2  C3  C4
D1  D2  D3  D4

  2. 选择窗口大小为 2x2，那么可以将特征图划分为 4 个不重叠的窗口

    窗口 1: A1  A2  窗口 2: A3  A4B1  B2         B3  B4窗口 3: C1  C2  窗口 4: C3  C4D1  D2         D3  D4

    在每个窗口内，模型会计算 自注意力（Self-Attention），而不是在整个特征图上计算。这样可以显著降低计算复杂度

    例如，在 窗口 1 中，模型会计算 A1、A2、B1、B2 之间的自注意力关系

  3. Swin Transformer 引入了 窗口移位 机制。具体来说，窗口会向右下角移动 1 个 patch（即窗口大小的一半），然后重新划分窗口

    A1  A2  A3  A4
B1  B2  B3  B4
C1  C2  C3  C4
D1  D2  D3  D4

  4. 移位后，窗口重新划分为 4 个新的窗口

    窗口 1: A2  A3  窗口 2: A4  B1B2  B3         B4  C1窗口 3: C2  C3  窗口 4: C4  D1D2  D3         D4  D2

    在移位后的窗口中，模型会再次计算自注意力。例如，在 窗口 1 中，模型会计算 A2、A3、B2、B3 之间的自注意力关系

窗口还原和特征融合
  1. 每次窗口移位后，模型会计算一次 移位窗口自注意力(Shifted Window Multi-Head Self-Attention, SW-MSA)；会产生多个注意力分数，通过 窗口还原（Window Reversal） 和 特征融合 来实现
  2. 每次窗口移位后，模型会计算一次自注意力，得到新的特征表示
  3. 在计算完移位窗口的自注意力后，模型需要将特征图从移位后的窗口还原回原始布局
    1. 例如，假设窗口大小为 2x2，窗口移位后，特征图被重新划分为新的窗口。计算完 SW-MSA 后，模型会将特征图还原回原始的 4x4 布局
  4. 在 Swin Transformer 中，W-MSA 和 SW-MSA 是交替使用的。每个 Swin Transformer 块（Block）包含一个 W-MSA 和一个 SW-MSA
  5. W-MSA 和 SW-MSA 的输出特征图会通过 残差连接（Residual Connection） 进行融合
层次化设计

  1. Patch Merging：将相邻的 patch 合并，下采样特征图

    1. 假设输入图像大小为 224x224，patch 大小为 4x4
    2. 输入特征图大小：56x56（224/4）
    3. 每个阶段中，包含多个 Swin Transformer 块，每个块由 W-MSA(Window Multi-Head Self-Attention, W-MSA) 和 SW-MSA 组成

  2. 在每个阶段的开始，通过 Patch Merging 将特征图下采样

    1. 经过 Patch Merging 后，特征图大小变为 28x28，通道数增加 4 倍
    2. 包含多个 Swin Transformer 块

  3. 经过 Patch Merging 后，特征图大小变为 14x14，通道数增加 4 倍

    1. 包含多个 Swin Transformer 块

  4. 经过 Patch Merging 后，特征图大小变为 7x7，通道数增加 4 倍

    1. 包含多个 Swin Transformer 块

  5. 输入特征图大小：7x7

    1. 不进行 Patch Merging，直接包含多个 Swin Transformer 块

  6. 经过 Patch Merging 后，特征图大小变为 7x7，通道数增加 4 倍

    1. 包含多个 Swin Transformer 块

  7. 输入特征图大小：7x7

    1. 不进行 Patch Merging，直接包含多个 Swin Transformer 块

  8. 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

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公司内网部署离线deepseek本地模型实战

企业内部可能有些数据比较敏感&#xff0c;不能连接互联网。deepseek来提高工作效率&#xff0c;这个时候你可以利用ollama在内网本地部署来实现。 本式样是先在自己电脑上用虚拟机部署好&#xff0c;再用U盘把虚拟机文件复制到内网去。 一、使用VMware新建WIN2022虚拟机 &a…...

编程日记 2025/8/20 18:19:11

rocketmq中的延迟队列使用详解

RocketMQ的延迟队列通过预设的延迟等级实现消息的定时投递&#xff0c;适用于订单超时、定时通知等高并发场景。以下是其核心原理、使用方式及优化策略的详细解析&#xff1a; 一、实现原理 延迟等级机制 RocketMQ默认提供18个固定延迟等级&#xff08;1s、5s、10s、30s、1m、2…...

编程日记 2025/8/23 21:01:14

VB.NET Asp.Net Core模板WebAPI应用-宝塔面板Linux系统通过Docker部署

宝塔面板支持在Linux系统上部署Docker容器吗&#xff1f; 如何在宝塔面板上通过Docker部署VB.NET应用&#xff1f; Docker容器中的VB.NET Asp.Net Core WebAPI应用如何配置&#xff1f; 一,首先,创建一个ASP.NET Core测试项目 1.1 打开VS2019/2022,创建一个.NTE6 Core控制台应…...

编程日记 2025/8/22 5:11:24

4985 蜗牛

4985 蜗牛 ⭐️难度&#xff1a;中等 ⭐️考点&#xff1a;2023、省赛、动态规划 &#x1f4d6; &#x1f4da; import java.util.Scanner; // 1:无需package // 2: 类名必须Main, 不可修改public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner sc new Sc…...

编程日记 2025/8/22 23:22:39

springboot多模块工程打包部署运行

1、问题概述？ 基于实际项目打包过程，各种配置面面俱到，已配置的可跳过。 本文以打包jar包为模板进行操作，部署方便。 在实际的开发中，项目的模块可能较多，如果都放在一个项目的目录中，势必会造成项目包中的文件冗余，难以管理，这个时候就需要使用多模块管理项目。 …...

编程日记 2025/8/23 4:29:17