一、ViT的意义

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它通过将图像划分为一系列的图像块（patches），并将这些块转换为向量序列，然后通过Transformer的自注意力机制对这些序列进行处理，最后通过全连接层进行分类。

与传统的卷积神经网络（CNN）相比，ViT的主要意义在于：
（1）消除了传统卷积神经网络对于图像尺寸的限制。传统的CNN需要固定大小的输入图像，而ViT可以处理任意尺寸的图像，将其划分为块并进行处理，大大提高了模型的灵活性。
（2）提供了一种新的处理序列数据的思路。Transformer最初是针对自然语言处理任务设计的，而ViT将其成功应用于图像分类任务，验证了Transformer在处理序列数据方面的广泛适用性。
（3）可以处理长程依赖关系。由于自注意力机制的存在，ViT可以捕捉图像中任意两个位置之间的关系，从而更好地处理长程依赖关系的问题，如目标检测、图像分割等任务。

因此，Vision Transformer的意义在于为图像分类任务带来了一种全新的模型架构，打破了传统的卷积神经网络对图像尺寸的限制，并且展示了Transformer在图像处理领域的潜力。它为研究人员提供了一种全新的思路，可以进一步探索Transformer模型在计算机视觉领域的应用。

二、使用Position Embedding实现了图像和文本的向量尺度统一

由于多头自注意力是针对NLP提出的，它的输入尺度为[batch size, num token , dim_token] ，而CV中图像输入尺度通常为[batch_size, num_channel, height, width]，ViT通过Patch Embedding将其尺度转换至期望的形式。
说白了，就是CV中空间（height*width）对应NLP中的num_token，CV中的通道num_channel对应NLP中的dim_token。

如上图所示，假设一张图像的尺寸为[ 3 , 224 , 224 ]，ViT会将其均分为多个Patch（上图是3 ∗ 3 = 9个，ViT结构图中是14 ∗ 14 = 196个），于是每个Patch的尺度为[ 3 , 16 , 16 ]（16 = 224 ÷ 14）。对于每个Patch，ViT使用一层2D卷积进行特征提取可以得到尺度为[ 768 , 14 , 14 ]的特征（卷积核大小和步长均与Patch一致，输出通道数为768）。之后将[ 768 , 14 , 14 ]的特征转置为[ 14 , 14 , 768 ]的并将其展平即可得到[ 196 , 768 ]的特征。
此时转换完成，其中：
（1）196即为token的数量，对应文本输入尺度[batch size, num token , dim_token] 中的num_token。
（2）768为token的向量长度，对应文本输入尺度[batch size, num token , dim_token] 中的dim_token。
如下图所示。

由于ViT处理的是分类任务，所以它参考BERT特地拼接上了一个大小为[ 1 , 768 ]的Class token，于是现在token的大小变成[ 197 , 768 ]。ViT中Class token是一个初始化为0的可学习参数向量。通常Class token会被单独拿出来作为ViT提取出来的图像特征用于下游任务。

另外，ViT保留了Transformer中的位置编码（Position Embedding），它也是初始化为0的可学习参数，不过不是拼接而是加入，所以其大小为[ 197 , 768 ]，与当前token的大小一致。

此时，所以token的准备完成，一个批次的图像转换为token后尺度是[batch_size, num_token, dim_token] （num_token=197, dim_token=768）。