1、目的

        用纯transformer结构的网络来进行图像分类任务

2、方法

        Vision Transformer (ViT)

        1）将图像划分为小patch

                 -> ，其中

        2）patch embedding

                用trainable linear projection将patch展平为D维向量

        3）classification head

                MLP：one hidden layer (pre-training time), single linear layer (fine-tuning time)

        4）position embedding

                和patch embedding相加，作为网络输入

                learnable 1D; 2D-aware 对结果无提升

        5）Transformer encoder

                multiheaded self-attention (MSA)

        6）hybrid architecture

                除了用raw image patches，还可以用CNN提取的feature map

        7）fine-tuning

                去除pre-trained prediciton head，连接一个0初始化的前传层（K是downstream类别数）

                对于higher resolution图像，保持patch size不变，增加sequence长度；对pre-trained position embedding进行2D插值

3、结论

        1）inductive bias

                CNN每一个卷积层天然包含了一些归纳偏置信息：二维局部相邻信息；平移不变性

                而ViT的归纳偏置信息则较弱。MLP层是局部和平移不变的，而self-attention层则是全局的，初始position embedding不包含2D位置信息，不同patch之间的空间关联需要learn from scratch

        2）在中型数据集上，ViT的表现不如ResNet，但在大数据集上预训练之后再迁移到小数据集上，ViT表现最佳