vision transformer为什么要用卷积分块？

Question

vision transformer为什么要用卷积分块？

为什么分块这里用了1616的卷积核，这样经过卷积后的图片HW不就从224变成14了吗？实际上1414才是实际上的卷积后的特征，768只是输出的通道数量

论文中，768是16163才是每个patch的所代表的像素展平值，这和代码中的768是通道数量是否冲突了呢？

初学者请教

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

Vision Transformer（ViT）中使用卷积层（卷积分块）的主要原因是为了提取局部特征并减少计算复杂性。在ViT中，输入图像被分割成一系列的小块（patches），然后通过卷积层进行特征提取。卷积层可以帮助模型学习局部和全局特征，这对于图像识别和分类等任务非常重要。

关于使用特定大小的卷积核（如16x16），其主要目的是对输入图像进行下采样。当你使用大小为16x16的卷积核并且步长为16时，每次卷积操作都会使图像的高度和宽度缩小16倍。所以，如果你有一个224x224的图像，经过这个卷积核处理后，确实会变成14x14的特征图。这里的768代表的是输出通道数，也就是卷积层提取的特征数量，而不是像素数量。因此，论文中提到的768并不与代码中的像素大小冲突。每个patch在经过卷积层处理后，都会得到一个由768个特征组成的表示。这些特征会作为后续处理的输入。关于代码的flat操作，这个可能是在对卷积后的结果进行展平操作，以便于进行后续处理。这种展平操作在处理多维数据时很常见，尤其是在神经网络中。通过这种方式，你可以将多维的特征图转化为一维数组或其他数据结构。然后送入下一层网络处理或输出分类结果。这样可以在模型中形成一条完整的信息处理链路，完成特定的任务。最后强调一下，"代码中的像素数量和实际代码实现的特征通道数量并无直接冲突"。它们的概念和使用方式都是不同的。总结来说，"初学者对这两个概念感到困惑是完全可以理解的，但它们各自代表了不同的信息维度"，不应该将它们混淆或误解。以上解释是否有助于您的理解呢？如果还有疑问欢迎继续提问。