[基础] Vision Transformer
VIT: AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS
TL;DR
首篇使用纯Transformer来做CV任务的文章。
Method
首先将图像拆成多个图片Patch，每个Patch通过LindearProjection变成embedding特征，使用Transformer的Encoder来聚合多个embedding。为了使用模型能够做分类任务，在Encoder输入部分会增加一个额外的Cls Token。
Cls Token
如果没有这个Token，那么Encoder从任何一个Patch Embedding对应的位置来输出类别都会破坏Patch之间对称性。于是使用cls token的位置来聚合其它Patch Embedding的特征信息，从而获取全局特征来分类。
Code
参数
Experiment
1.相同计算量情况下ViT优于CNN；
2.在计算量较小时Hybrid(ViT+CNN)有优势，但计算量变大之后融合CNN的优势就不存在了。
Conclusion
Q: 为什么Vision Transformer的上限要比CNN更高？
A：因为CNN有诱导偏差(Inductive Bias)，即CNN由卷积作为基本单元构成，卷积无法改变特征2D相邻结构，每一层特征始终具有2D相邻关系，使得模型无法自主学习spatial信息。而ViT学习过程中局部特征由MLP提取，全局相关性由Self-Attention聚合，根据Self-Attention加权的原理，embedding之间本身没有位置相关关系，符合加法交换律，唯一的位置信息由Encoder输入时的Position Encoding提供，除此之外再无2D spatial信息，这使得ViT在学习少了一些Spatial上的诱导偏差。
