答案

Vision Transformer (ViT) 是一种将 Transformer 架构应用于计算机视觉任务的模型。与自然语言处理（NLP）中的 Transformer 相比，ViT 在处理图像时采用了不同的方法和结构。以下是对 ViT 的详细解释以及与 NLP 中 Transformer 的主要区别。

Vision Transformer (ViT) 的原理

1. 输入表示

ViT 将输入图像分割成多个小块（patches），每个 patch 被视为一个序列元素。这些 patches 被展平并转化为高维向量，类似于 NLP 中将单词转化为词嵌入（word embeddings）。在处理过程中，ViT 会添加位置编码，以保留图像中每个 patch 的位置信息

1

4

。

2. 自注意力机制

ViT 使用自注意力机制来计算各个 patch 之间的关系。通过这种机制，模型能够在全局范围内关注图像的不同部分，从而捕捉到长距离依赖关系。这与 NLP 中 Transformer 的自注意力机制类似，但 ViT 是针对图像数据进行优化的

1

3

。

3. 模型结构

ViT 主要由以下几个部分组成：

• Patch Embedding：将图像分割成固定大小的 patches，并将每个 patch 映射到高维向量表示。
• Transformer Encoder：包含多个自注意力层和前馈神经网络层，用于处理嵌入后的 patches。
• 分类头：通过一个简单的前馈神经网络对最终特征进行分类，输出图像的类别标签

  1

  5

  。

ViT与NLP中Transformer的主要区别

特征	Vision Transformer (ViT)	NLP中的Transformer
输入类型	图像补丁序列	文本序列
处理方式	将图像分割成小块，视为序列元素	直接处理文本序列
自注意力机制	关注图像中各个补丁之间的关系	关注文本中词语之间的关系
位置编码	使用可学习的位置编码以保持补丁间空间关系	通常使用固定的位置编码
网络结构	仅使用编码器部分，不包含解码器	包含编码器和解码器两部分
应用领域	图像分类、目标检测、语义分割等	自然语言处理、机器翻译等

1. 输入类型

ViT 处理的是图像数据，将其转化为补丁序列，而 NLP 中的 Transformer 则直接处理文本数据。

2. 网络结构

ViT 通常只使用编码器部分，而传统的 NLP Transformer 包含编码器和解码器两个部分。解码器用于生成输出，而 ViT 的输出通常是图像分类结果

4

5

。

3. 位置编码

在 ViT 中，位置编码是可学习的，以适应不同的图像输入；而在 NLP 中，通常使用固定的位置编码来表示词语在句子中的位置

3

4

。

总结

Vision Transformer (ViT) 将 Transformer 架构成功地应用于计算机视觉任务，通过将图像视为补丁序列并利用自注意力机制来捕捉全局特征。这种方法与传统卷积神经网络（CNN）相比，在大规模数据集上表现出色，但对数据量的需求较高。在小数据集上，CNN 通常表现更佳。NLP 中的 Transformer 则专注于处理文本数据，其结构和功能设计上更侧重于语言特性。