vit-pytorch: 使用 PyTorch 實作的 Vision Transformer (ViT) 及其變體綜合集合

它解決了什麼問題

這個專案提供了 Vision Transformer (ViT) 及其後續廣泛變體的全面 PyTorch 實作。它讓研究人員和開發者能夠輕鬆地使用 transformer 架構而非傳統的卷積神經網路來實作最先進的視覺分類模型。

運作原理

此函式庫實作了核心的 Vision Transformer 架構，該架構將圖像視為一系列 patch，並使用 transformer encoder 進行處理。它還包含許多優化此過程的專業變體，例如：

• NaViT: 使用遮罩 (masking) 和彈性注意力機制 (flexible attention) 在單一 batch 中處理多種解析度的圖像。
• Distillation: 提供將知識從教師模型 (例如 ResNet) 蒸餾到 ViT 學生模型的工具。
• Deep ViT & CaiT: 實作了提高更深層次結構下訓練穩定性和性能的技術。
• Hybrid Models: 包含像 CvT 和 LeViT 這樣的實作，將卷積與注意力機制混合以獲得更好的效率或性能。
• Specialized Architectures: 包含 Token-to-Token ViT、CCT、Cross ViT、PiT 等，這些架構修改了 patch 的嵌入方式或 token 之間的注意力機制。

對象是誰

• 專注於電腦視覺和 transformer 架構的 AI 研究人員。
• 正在尋找各種 ViT 架構的現成 PyTorch 實作，以用於圖像分類任務的機器學習工程師。

重點特色

• 豐富多樣性: 支持極其廣泛的 ViT 變體 (例如 NaViT, CaiT, MobileViT, MaxViT 等)。
• 靈活的配置: 允許對圖像大小、patch 大小、深度和注意力頭數進行詳細控制。
• 蒸餾支持: 內建用於將知識從卷積網路蒸餾到 transformer 的封裝器 (wrappers)。
• 多解析度支持: NaViT 實作允許在一個 batch 中打包訓練不同解析度的圖像。