参考
https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb/?spm_id_from=333.788&vd_source=920f8a63e92d345556c1e229d6ce363f 李沐组会的ViT精读
ViT借用NLP领域的Transformer，挑战了CNN在计算机视觉领域的绝对统治地位！！
ViT不仅仅在CV挖了一个大坑，给CV开启了一个新时代，他更是打破了CV和NLP的壁垒，在多模态领域也挖了一个大坑。
现在的NLP领域基本离不开Transformer，都是用大规模的数据去做预训练，再用小规模数据集去微调。
现在Transformer仿佛没有性能瓶颈，随着训练资源的增加，性能好像能一直提升一样，看不到瓶颈让其饱和。
ViT对标的工作：
想用Transformer处理图片，是这篇工作的motivation。其challenge主要是，transformer接收的是一个1d的序列，而且这个序列不能太大（比如原论文用的512长度，也曾扩展到1000这个数量级，但是不管多大，现在也基本都是Google这种大公司有钱人玩的。而传统的图片，即使是分类任务，对像素要求最低的一般也得是100的数量级，如果直接拉伸成1d，这个数量级就变成了万，几乎是不可训练的，更不用说更高级的语义分割等任务。因此，如何解决把2d图映射成1d向量这个问题，就是这篇文章的重点。）
1、Transformer出现后，引出了不少工作，其中就有在视觉领域用CNN结合Transformer的工作。不直接输入原图，而是输入CNN处理后的特征图，这时候特征图已经很小了，再用transformer去训练即可。
2、对图片的两个维度分别做transformer，但是这种速度非常慢，且效果不如目前最优秀的残差网络。
3、设置一个窗口，这个窗口大小可控，在当前窗口里进行transformer的attention。但是这种思路又回到了CNN的思想。
目前在图像领域，残差网络ResNet仍然是霸榜地位。
而ViT，思路非常简单，就是把图片打成patch，原文是将224x224的图按16x16打patch，打成了14x14个patch，这样将每一个patch当成元素，最终的输入就是14x14维度的向量，就很小了。这里的每一块patch，就相当于一个单词，一个图片就相当于一个句子，相对于NLP来说，模型对数据的感知也就是NLP任务中的所有句子的长度不一致了罢了。
这么简单的思路，当然有人做过，甚至说我听完transformer之后，就觉得可以这么做。但是，没办法，google有钱，别的机构都训练不动，所以paper只能google发。（钞能力）
现在没个几千万几个亿，你玩什么科研！！？（狗头保命）
如此处理，就可以直接将NLP的Transformer模型拿过来直接使用，而不需要对模型做什么基于CV的改动，只需要对图像做一些预处理（打成快），即可。这样，CV和NLP就大一统了。
MODEL
大概看一下ViT的结构，将图片打成patch，随后用同一个Linear将其展开。和Transformer一样，我们要给每一个展开后的向量加入一个位置信息。注意，这里有一个星号，是额外多加的一个向量，也就是最后送入Transformer的向量序列长度是patch_Num+1.这个型号的作用是分类，因为Transformer输出的仍然是一个向量序列，那既然我需要分类，我的依据是什么呢？就认为是这个*向量，因为送入Transformer之后，两两向量都能互相学到彼此的信息，那么就认为这个*向量学到了所有信息（这个向量借鉴于BERT的 class token ）
这里用的位置编码，仍然是1D的编码，作者尝试了其他编码形式如2D编码，但是结果都差不多，所以为了和Transformer保持高度一致，仍然使用1d。
另外，这个class token也可以不使用，直接用线性层做全局平均池化，效果差不多，但是为了和Transformer保持高度一致，就这么做了。
总之，这篇paper的重点就是，要证明，NLP工作的很好的transformer的model，是可以直接拿到CV里用的。
实验
比较重要的就是这张图。从图中可以得到两个结论：
如果你用的数据集没有ImageNet-21k那么大，那么你是用ResNet或许是个更好的选择；如果你的数据集非常大，最起码超过了ImageNet-21k，那么大概率你选择ViT模型效果会更好。
标签：NLP,Transformer,精读,Image,transformer,patch,Scale,ViT,向量 From： https://www.cnblogs.com/loveandninenine/p/16728021.html