vit-pytorch: 一个使用 PyTorch 实现的 Vision Transformer (ViT) 及其变体的全面集合

它解决了什么问题

该项目提供了 Vision Transformer (ViT) 及其后续大量变体的全面 PyTorch 实现。它允许研究人员和开发人员使用 transformer 架构而非传统的卷积神经网络来轻松实现最先进的视觉分类模型。

工作原理

该库实现了核心的 Vision Transformer 架构，该架构将图像视为一系列 patch，并使用 transformer encoder 进行处理。它还包括许多专门的变体，用于优化这一过程，例如：

• NaViT: 使用 masking 和灵活的 attention 机制在单个 batch 中处理多种分辨率的图像。
• Distillation: 提供将知识从教师模型（如 ResNet）蒸馏到 ViT 学生模型的工具。
• Deep ViT & CaiT: 实现旨在提高更深层网络训练稳定性和性能的技术。
• Hybrid Models: 包括 CvT 和 LeViT 等实现，它们将卷积与 attention 结合起来，以获得更好的效率或性能。
• Specialized Architectures: 包括 Token-to-Token ViT, CCT, Cross ViT, PiT 等，这些架构修改了 patch 的嵌入方式或 token 之间的 attention 机制。

适用人群

• 专注于计算机视觉和 transformer 架构的 AI 研究人员。
• 正在寻找用于图像分类任务的各种 ViT 架构的现成 PyTorch 实现的机器学习工程师。

亮点

• 种类繁多: 支持大量的 ViT 变体（例如，NaViT, CaiT, MobileViT, MaxViT 等）。
• 灵活的配置: 允许对图像尺寸、patch 尺寸、深度和 attention heads 进行详细控制。
• 蒸馏支持: 内置了将知识从卷积网络蒸馏到 transformer 的封装器。
• 多分辨率支持: NaViT 实现允许在打包进一个 batch 的不同分辨率图像上进行训练。