Расскажите про архитектуру ViT (Vision Transformer): как картинка превращается в последовательность токенов?

Архитектура Vision Transformer (ViT) адаптирует идею трансформеров из NLP для обработки изображений. Основная идея — представить изображение как последовательность токенов, аналогично словам в тексте.

Процесс преобразования картинки в последовательность токенов:

1. Разбиение изображения на патчи: исходное изображение делится на небольшие квадратные участки (например, 16x16 пикселей).

2. Линеаризация патчей: каждый патч разворачивается в вектор (например, если патч 16x16 и 3 канала RGB, то размер вектора 16163=768).

3. Проекция в эмбеддинги: эти векторы проходят через линейный слой (полносвязный), который преобразует их в векторы фиксированной размерности — токены.

4. Добавление позиционной информации: поскольку трансформер не учитывает порядок токенов, к эмбеддингам добавляются позиционные эмбеддинги, чтобы сохранить информацию о расположении патчей в изображении.

5. Передача последовательности токенов в трансформер: полученная последовательность токенов обрабатывается стандартным трансформером (механизм внимания, слои нормализации и т.д.) для извлечения признаков и решения задачи (например, классификации).

Таким образом, ViT превращает изображение в последовательность векторов, которые можно эффективно обрабатывать с помощью архитектуры трансформеров, что позволяет использовать преимущества внимания для анализа визуальных данных.