一、Vision Transformer 模型

总体三个模块：Embedding层、Transformer Encoder、MLP Head（分类层）
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注：以下层结构讲解均以ViT-B/16为例

1，Embedding 层结构详解

Transformer 要求 token 向量，需要 Embedding 层做数据转换。将一张图根据给定大小分为一堆 patches。
例如 224 x 224 的图片按照 16 x 16 的 patch 划分，得到（224 / 16）² = 196 个 patches。接着将每个 patch 映射到一维向量，即每个 patch 的 shape [16，16，3] 通过映射得到一个长度为 768 的向量（即为Transformer 所需的 token 向量）。

代码实现：通过一个 16 x 16 的卷积核，步距 16，卷积个数 768 实现。shape [224，224,3] -> [14，14，768]，再把 H 和 W 两个维度展平，[14，14，768] -> [196，768]

在输入Transformer Encoder之前注意需要加上[class]token以及Position Embedding。
在刚刚得到的一堆 tokens 中插入一个专门用于分类的 [class]token，这个 [class]token 是一个可训练的参数，数据格式和其他 token 一样都是一个向量。以 ViT-B/16 为例，就是一个长度为768的向量，与之前从图片中生成的 tokens 拼接在一起，Cat([1, 768], [196, 768]) -> [197, 768]。
关于 Position Embedding 就是 Transformer 中的 Positional Encoding，采用的是一个可训练的参数（1D Pos. Emb.），是直接叠加在 tokens 上的（add），所以 shape 要一样。以 ViT-B/16 为例，刚刚拼接 [class]token 后 shape 是 [197, 768]，那么这里的 Position Embedding 的 shape 也是 [197, 768]。
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2，Transformer Encoder 详解

Transformer Encoder 其实就是重复堆叠 Encoder Block L次，主要由以下几部分组成：

Layer Norm：对每个 token 进行 Norm 处理（层归一化）
Multi-Head Attention
Dropout/DropPath
MLP Block：全连接 + GELU 激活函数 + Dropout 组成，需要注意第一个全连接层会把输入节点个数翻 4 倍 [197, 768] -> [197, 3072]，第二个全连接层会还原回原节点个数 [197, 3072] -> [197, 768]

注意：Transformer Encoder后还有一个 Layer Norm 没有画出来

3，MLP Head 详解

上面通过 Transformer Encoder 后输出的 shape 和输入的 shape 是保持不变的，以 ViT-B/16 为例，输入的是 [197, 768] 输出的还是 [197, 768]。
这里我们只需要分类信息，所以只需提取出 [class]token 生成的对应结果就行，即 [197, 768] 中抽取出 [class]token 对应的 [1, 768]。接着通过 MLP Head 得到最终的分类结果。
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二、ViT-B/16 网络结构

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三、Hybrid 模型详解

Hybrid 混合模型就是将传统 CNN 特征提取和 Transformer 进行结合。下图绘制的是以 ResNet50 作为特征提取器的混合模型。
但这里的 Resnet 与之前讲的 Resnet 有些不同。

R50 的卷积层采用的 StdConv2d 而不是传统的 Conv2d
所有的 BatchNorm 层替换成 GroupNorm 层
在原 Resnet50 网络中，stage1 重复堆叠 3 次，stage2 重复堆叠 4 次，stage3 重复堆叠 6 次，stage4 重复堆叠 3 次，但在这里的R50 中，把 stage4 中的 3 个 Block 移至 stage3 中，所以 stage3 中共重复堆叠 9 次

通过 R50 Backbone 进行特征提取后，得到的特征矩阵 shape 是 [14, 14, 1024]，接着再输入 Patch Embedding 层，注意Patch Embedding中卷积层 Conv2d 的 kernel_size 和 stride 都变成了 1，只是用来调整 channel。后面的部分和前面ViT中讲的完全一样。
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