ViT(Vision Transformer) TNT(Transformer in Transformer)

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ViT(Vision Transformer) TNT(Transformer in Transformer)

ViT(Vision Transformer)

ViT的结构

ViT将输入图片分为多个patch（16x16），再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测。

(1) patch embedding

例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch，patch大小为16x16，则每张图像会生成224x224/16x16=196个patch，即输入序列长度为196，每个patch维度16x16x3=768，线性投射层的维度为768xN (N=768)，因此输入通过线性投射层之后的维度依然为196x768，即一共有196个token，每个token的维度是768。这里还需要加上一个特殊字符cls，因此最终的维度是197x768。到目前为止，已经通过patch embedding将一个视觉问题转化为了一个seq2seq问题

(2) positional encoding（standard learnable 1D position embeddings）

ViT同样需要加入位置编码，位置编码可以理解为一张表，表一共有N行，N的大小和输入序列长度相同，每一行代表一个向量，向量的维度和输入序列embedding的维度相同（768）。注意位置编码的操作是sum，而不是concat。加入位置编码信息之后，维度依然是197x768

(3) LN/multi-head attention/LN

LN输出维度依然是197x768。多头自注意力时，先将输入映射到q，k，v，如果只有一个头，qkv的维度都是197x768，如果有12个头（768/12=64），则qkv的维度是197x64，一共有12组qkv，最后再将12组qkv的输出拼接起来，输出维度是197x768，然后在过一层LN，维度依然是197x768

(4) MLP

将维度放大再缩小回去，197x768放大为197x3072，再缩小变为197x768一个block之后维度依然和输入相同，都是197x768，因此可以堆叠多个block。最后会将特殊字符cls对应的输出 作为encoder的最终输出 ，代表最终的image presentation（另一种做法是不加cls字符，对所有的tokens的输出做一个平均），如下图公式，后面接一个MLP进行图片分类。

参考链接：

TNT(Transformer in Transformer)

ViT只是利用一个标准Transformer来处理patches序列，而这种patches序列破坏每个patch的局部结构
相反，Transformer-iN-Transformer (TNT)架构来学习图像中的全局和局部信息。

总结

TNT 将图像均匀分割为图像块序列，并将每个图像块视为像素序列。本文还提出了一种 TNT block，其中外 transformer block 用于处理 patch embedding，内 transformer block 用于建模像素嵌入之间的关系。在线性层投影后，将像素嵌入信息加入到图像块嵌入向量中。通过堆叠 TNT block，构建全新 TNT 架构。与传统的视觉 transformer（ViT）相比，TNT 能更好地保存和建模局部信息，用于视觉识别。在 ImageNet 和下游任务上的大量实验都证明了所提出的 TNT 架构的优越性。

参考链接：