FantasticGNU/UniVAD项目中的Vision Transformer模型解析
2025-07-08 03:22:26作者:胡唯隽
概述
本文将深入解析FantasticGNU/UniVAD项目中使用的Vision Transformer(ViT)模型实现。ViT是一种将自然语言处理中成功的Transformer架构应用于计算机视觉任务的创新方法,它完全摒弃了传统CNN结构,直接处理图像块(patch)序列。
核心组件解析
1. DropPath机制
DropPath是一种正则化技术,也称为Stochastic Depth(随机深度)。它在训练过程中随机"丢弃"整个网络层,迫使网络学习更鲁棒的特征表示。
class DropPath(nn.Module):
"""Drop paths (Stochastic Depth) per sample (when applied in main path of residual blocks).
"""
def __init__(self, drop_prob=None):
super(DropPath, self).__init__()
self.drop_prob = drop_prob
def forward(self, x):
return drop_path(x, self.drop_prob, self.training)
2. 多层感知机(MLP)模块
MLP模块是Transformer中的标准组件,包含两个全连接层和GELU激活函数:
class Mlp(nn.Module):
def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
super().__init__()
out_features = out_features or in_features
hidden_features = hidden_features or in_features
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
self.act = act_layer()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features)
self.drop = nn.Dropout(drop)
3. 自注意力机制(Attention)
自注意力机制是Transformer的核心,它允许模型关注输入序列的不同部分:
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
head_dim = dim // num_heads
self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
...
4. Transformer块(Block)
每个Transformer块包含自注意力层和前馈网络(MLP),并应用了残差连接和层归一化:
class Block(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, qk_scale=None, drop=0., attn_drop=0.,
drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm):
super().__init__()
self.norm1 = norm_layer(dim)
self.attn = Attention(dim, ...)
self.drop_path = DropPath(drop_path)
self.norm2 = norm_layer(dim)
self.mlp = Mlp(...)
图像到序列的转换
Vision Transformer需要将2D图像转换为1D序列,这是通过PatchEmbed模块实现的:
class PatchEmbed(nn.Module):
""" Image to Patch Embedding """
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=768):
super().__init__()
num_patches = (img_size // patch_size) * (img_size // patch_size)
self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
完整的Vision Transformer架构
VisionTransformer类整合了所有组件,构建完整的模型:
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, img_size=[224], patch_size=16, in_chans=3, num_classes=0, embed_dim=768, depth=12,
num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, qk_scale=None, drop_rate=0., attn_drop_rate=0.,
drop_path_rate=0., norm_layer=nn.LayerNorm, **kwargs):
super().__init__()
self.patch_embed = PatchEmbed(...)
self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))
self.pos_embed = nn.Parameter(...)
self.blocks = nn.ModuleList([Block(...) for _ in range(depth)])
self.norm = norm_layer(embed_dim)
模型变体
项目提供了三种不同规模的ViT模型变体:
- ViT-Tiny: 小型模型,适用于资源受限环境
- ViT-Small: 中等规模模型,平衡性能和计算成本
- ViT-Base: 基础规模模型,提供更好的性能
def vit_tiny(patch_size=16, **kwargs):
return VisionTransformer(patch_size=patch_size, embed_dim=192, depth=12, num_heads=3, ...)
def vit_small(patch_size=16, **kwargs):
return VisionTransformer(patch_size=patch_size, embed_dim=384, depth=12, num_heads=6, ...)
def vit_base(patch_size=16, **kwargs):
return VisionTransformer(patch_size=patch_size, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, ...)
DINO头部结构
DINOHead是一个特殊的投影头,用于自监督学习任务:
class DINOHead(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim, use_bn=False, norm_last_layer=True, nlayers=3, hidden_dim=2048, bottleneck_dim=256):
super().__init__()
# 构建多层MLP
self.last_layer = nn.utils.weight_norm(nn.Linear(bottleneck_dim, out_dim, bias=False))
技术亮点
- 位置编码插值: 允许模型处理不同分辨率的输入图像
- 随机深度衰减: 随着网络深度增加,DropPath的概率线性增加
- 层归一化: 在每个残差块前后应用层归一化
- 多头注意力: 并行计算多个注意力头,捕获不同特征
应用场景
在FantasticGNU/UniVAD项目中,这个Vision Transformer实现可能用于:
- 视频异常检测的特征提取
- 时空信息的建模
- 跨模态学习
- 自监督预训练
总结
本文详细解析了FantasticGNU/UniVAD项目中使用的Vision Transformer实现。通过模块化设计,该实现提供了灵活的配置选项,可以适应不同规模和需求的视觉任务。特别值得注意的是其对自监督学习的支持,通过DINOHead等组件实现了高效的特征学习。
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