Title: Изучение и реализация визуального трансформатора (ViT) на PyTorch: шаг за шагом

Визуальный трансформатор: объяснение и реализация на PyTorch

Введение

Визуальный трансформатор (ViT) - это новый тип архитектуры компьютерного зрения, которая достигла впечатляющих результатов в различных задачах, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и сегментацию. В этой статье мы объясним, как работает ViT, и реализуем его с использованием библиотеки PyTorch.

Как работает ViT?

ViT следует принципиально иному подходу к классификации изображений, чем традиционные сверточные нейронные сети (CNN). Вместо того чтобы напрямую обрабатывать пиксели изображения, ViT сначала разбивает изображение на небольшие патчи размером 16x16 пикселей. Каждый патч затем преобразуется в вектор признаков длиной 768, используя сверточную сеть.

Затем полученный набор векторов признаков подается в трансформатор - тип сети, которая была первоначально разработана для обработки последовательностей. Трансформатор использует механизм внимания, чтобы изучить отношения между различными векторами признаков и извлечь глобальные и локальные особенности изображения.

Наконец, выходной вектор трансформатора передается в классификатор, который выводит вероятностное распределение по классам.

Реализация ViT на PyTorch

Для реализации ViT на PyTorch нам понадобятся следующие компоненты:

• Трансформатор с архитектурой кодировщика-декодера
• Встраивание патчей для преобразования патчей изображений в векторы признаков
• Сверточная сеть для предварительной обработки изображений
• Модуль положения для добавления информации о положении к векторам признаков
• Классификатор для прогнозирования классов

Код реализации

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import Transformer

class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_patches, num_classes):
        super().__init__()

        # Встраивание патчей
        self.patch_embedding = nn.Linear(in_features=num_patches*3*16*16, out_features=768)

        # Модуль положения
        self.position_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches+1, 768))

        # Трансформатор
        self.transformer = Transformer(
            d_model=768, 
            num_heads=8, 
            num_encoder_layers=6, 
            num_decoder_layers=6
        )

        # Классификатор
        self.classifier = nn.Linear(in_features=768, out_features=num_classes)

    def forward(self, x):
        # Предварительная сверточная обработка
        x = torch.nn.functional.conv2d(x, weight=self.pretrained_weights, stride=4)

        # Разбиение на патчи
        patches = torch.unfold(x, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16))
        patches = patches.reshape(-1, num_patches*3*16*16)

        # Встраивание патчей
        x = self.patch_embedding(patches)

        # Добавление информации о положении
        x += self.position_embeddings

        # Трансформация
        x = self.transformer(x)

        # Классификация
        x = self.classifier(x[:, 0])

        return x

Использование обученной модели

Для использования обученной модели ViT нам нужно загрузить модель с диска и передать ей входное изображение.

model = torch.load('pretrained_vit.pt')
input_image = torch.rand(1, 3, 224, 224)
output = model(input_image)

Переменная output теперь содержит прогнозируемые вероятности для каждого класса.

Вывод

ViT - это мощная архитектура, которая значительно улучшила производительность в задачах компьютерного зрения. Его уникальный подход позволяет ему извлекать глобальные и локальные особенности изображения, что приводит к лучшей производительности классификации. Реализация ViT на PyTorch проста и понятна, что позволяет разработчикам легко создавать и настраивать модели ViT для своих собственных задач.