PyTorch-Image-Models中矩形位置编码的尺寸调整问题解析

在计算机视觉领域，Vision Transformer(ViT)模型通常使用正方形输入图像，但某些特殊应用场景(如音频频谱图处理)需要处理矩形输入。本文将深入分析PyTorch-Image-Models项目中ViT模型在处理矩形位置编码时遇到的挑战及其解决方案。

问题背景

传统ViT模型的位置编码(pos_embed)设计假设输入图像是正方形，这在处理矩形输入时会产生问题。当尝试调整图像尺寸时，现有的resample_abs_pos_embed()函数无法正确处理原始矩形尺寸，因为它默认假设原始输入是正方形。

技术细节分析

位置编码的重采样过程需要知道原始网格尺寸才能正确插值。当前实现存在两个关键限制：

1. 权重加载时进行的重采样无法保留原始矩形尺寸信息
2. 动态图像尺寸调整功能在原始输入为矩形时无法正常工作

现有解决方案的局限性

目前项目中的处理方式存在以下不足：

• 模型创建后原始图像尺寸信息丢失
• 动态调整功能缺乏传递原始尺寸的机制
• 特殊形状输入(如1024×128的音频频谱图)支持不足

改进方案探讨

针对这一问题，开发者提出了几种潜在解决方案：

1. 权重加载时传递原始尺寸：修改_load_weights()函数以接收原始尺寸参数
2. 动态尺寸设置方法：添加set_img_size()方法，允许后期调整并重采样位置编码
3. 动态调整功能增强：修改动态尺寸逻辑以正确处理原始矩形尺寸

其中第三种方案已通过本地测试验证可行，只需在动态调整时传递原始网格尺寸即可。

实现建议

对于需要处理矩形输入的应用，建议：

1. 使用动态尺寸调整功能并明确指定原始尺寸
2. 考虑实现专用的尺寸设置接口
3. 对于音频处理等特殊场景，可继承并扩展基础ViT类

未来发展方向

随着视觉Transformer应用场景的多样化，支持非标准输入尺寸变得越来越重要。项目维护者已计划通过类似Swin Transformer V2的机制来增强尺寸调整功能，这将为矩形位置编码提供更完善的支持。

这种改进不仅有助于音频处理等特殊应用，也为计算机视觉领域探索非标准输入尺寸的模型架构提供了更大灵活性。