VIT改进

编程语言 2025-04-11 17:33:10 阅读次数: 0

结合CNN和Vision Transformer（ViT）可以通过多种方法实现两者的优势互补，以下是一些具体方案及实现步骤：

1. 混合架构（Hybrid Architecture）

核心思想：将CNN作为局部特征提取器，ViT处理全局依赖关系。
实现方式：

  • 前端CNN + 后端ViT

    1. 使用CNN（如ResNet、EfficientNet）提取图像特征图。

    2. 将特征图展平为序列，输入ViT进行全局建模。

    3. 输出分类/检测结果。

  • 后端CNN + 前端ViT

    1. 使用ViT分割图像为Patch，生成全局特征。

    2. 通过转置卷积或插值恢复空间分辨率，输入CNN细化细节。
      适用场景：图像分割、超分辨率等需要高分辨率输出的任务。

2. 并行结构（Parallel Branches）

核心思想：同时运行CNN和ViT分支，融合两者的特征。
实现方式：

  • 特征拼接/加权融合

    1. 并行计算CNN和ViT的特征。

    2. 将特征图拼接或通过注意力机制融合。

class ParallelModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cnn_branch = resnet18(pretrained=True)
        self.vit_branch = ViT(image_size=224, patch_size=16)
        self.fusion = nn.Linear(512 + 768, 1000)  # 融合特征

    def forward(self, x):
        cnn_feat = self.cnn_branch(x)  # [B, 512]
        vit_feat = self.vit_branch(x)  # [B, 768]
        fused = torch.cat([cnn_feat, vit_feat], dim=1)
        return self.fusion(fused)

3. 分阶段设计（Stage-wise Design）

核心思想：在不同阶段交替使用CNN和ViT模块。
实现方式：

  • 浅层CNN + 深层ViT

    1. 浅层用CNN提取低级特征（边缘、纹理）。

    2. 深层用ViT建模高级语义关系。
      参考模型：CoAtNet（CNN+Transformer混合堆叠）。

  • 局部窗口注意力
    在ViT中引入卷积操作，例如：

    • MobileViT：用卷积处理局部窗口，再用Transformer跨窗口交互。

    • Swin Transformer：局部窗口自注意力 + CNN式层级下采样。

4. 卷积增强的Transformer模块

核心思想：在ViT中嵌入卷积层，增强局部感知。
实现方式：

  • 在Patch Embedding中替换为卷积
    使用卷积层代替ViT的线性投影生成Patch Embedding。

class ConvStem(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 768, kernel_size=16, stride=16)  # 等效于Patch分割

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)  # [B, 768, H/16, W/16]
        x = x.flatten(2).transpose(1, 2)  # [B, N, C]
        return x
  • 在Transformer Block中加入卷积

        每个Transformer Block后添加深度可分离卷积：

class ConvolutionalTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.attn = MultiHeadAttention(dim)
        self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, groups=dim)  # 深度可分离卷积

    def forward(self, x):
        x = self.attn(x)
        x = x.permute(0, 2, 1).view(B, C, H, W)  # 恢复为图像格式
        x = self.conv(x)
        x = x.view(B, C, -1).permute(0, 2, 1)
        return x

5. 自适应特征融合（Adaptive Fusion）

核心思想：动态调整CNN和ViT的贡献权重。
实现方式：

  • 门控机制（Gating Network）
    通过可学习参数自动选择CNN和ViT的特征：

class AdaptiveFusion(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_dim, vit_dim):
        super().__init__()
        self.gate = nn.Linear(cnn_dim + vit_dim, 2)  # 学习权重

    def forward(self, cnn_feat, vit_feat):
        combined = torch.cat([cnn_feat, vit_feat], dim=1)
        weights = F.softmax(self.gate(combined), dim=1)  # [B, 2]
        return weights[:, 0] * cnn_feat + weights[:, 1] * vit_feat

6. 轻量化设计（针对计算效率）

适用场景：资源受限时，结合MobileNet等轻量CNN与蒸馏后的ViT。
实现方式：

  • 知识蒸馏：用大型CNN或ViT作为教师模型，训练混合结构的小模型。

  • Neck网络设计：仅替换模型的一部分（如将ResNet的最后阶段替换为Transformer）。

实践建议

  1. 预训练权重利用：优先加载CNN部分的预训练权重（如ImageNet预训练ResNet），ViT部分可从头训练或微调。

  2. 位置编码适配：若使用ViT处理CNN特征，需重新设计位置编码（如可学习的2D位置编码）。

  3. 下游任务适配：

    • 分类任务：全局池化后接全连接层。

    • 检测任务：保留空间维度，输出特征金字塔。

  4. 参数量平衡：避免CNN或ViT某一方过于庞大，导致模型失衡。

经典论文参考

  • CoAtNet（CNN + Transformer混合堆叠）

  • MobileViT（轻量级CNN与局部全局Transformer）

  • BoTNet（ResNet中的Bottleneck替换为自注意力）

  • CMT（CNN与Transformer并行分支）

以下是一个实现 多级CNN特征融合的ViT 的完整代码方案，基于PyTorch框架，结合了ResNet的多级特征和Vision Transformer的全局建模能力：

非最终代码！！

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer

# 多级特征适配器模块
class MultiStageAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_channels=[256, 512, 1024], vit_dim=768, fusion_dim=256):
        super().__init__()
        
        # 为每个CNN阶段定义适配器
        self.adapters = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(
                nn.Conv2d(ch, vit_dim, kernel_size=1),  # 通道对齐
                nn.BatchNorm2d(vit_dim),
                nn.GELU(),
                nn.Conv2d(vit_dim, vit_dim, 3, padding=1)  # 空间信息保持
            ) for ch in cnn_channels
        ])
        
        # 特征融合模块
        self.fusion = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(vit_dim*len(cnn_channels), fusion_dim, 1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(fusion_dim, vit_dim, 3, padding=1)
        )
        
        # 上采样器（用于对齐不同尺度的特征）
        self.upsamplers = nn.ModuleList([
            nn.Upsample(scale_factor=2**i, mode='bilinear', align_corners=False)
            for i in range(len(cnn_channels)-1, 0, -1)
        ])

    def forward(self, features):
        """
        features: list of CNN特征，从浅到深排序
                  [stage1_feat, stage2_feat, stage3_feat]
        """
        # 处理每个适配器
        adapted_feats = []
        for feat, adapter in zip(features, self.adapters):
            x = adapter(feat)
            adapted_feats.append(x)
        
        # 上采样对齐尺寸（以最深层特征为基准）
        target_size = adapted_feats[-1].shape[-2:]
        for i in range(len(adapted_feats)-1):
            adapted_feats[i] = self.upsamplers[i](adapted_feats[i])
            adapted_feats[i] = torch.nn.functional.interpolate(
                adapted_feats[i], size=target_size, mode='bilinear')
        
        # 通道维度拼接
        fused = torch.cat(adapted_feats, dim=1)  # [B, vit_dim*3, H, W]
        
        # 融合后处理
        return self.fusion(fused)  # [B, vit_dim, H, W]

# 多级特征ViT主模型
class MultiScaleFusionViT(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000, vit_model=None):
        super().__init__()
        
        # 1. CNN特征提取器（ResNet50前三个stage）
        resnet = resnet50(pretrained=True)
        self.cnn_stages = nn.ModuleDict({
            'stem': nn.Sequential(resnet.conv1, resnet.bn1, resnet.relu, resnet.maxpool),
            'stage1': resnet.layer1,  # stride 4
            'stage2': resnet.layer2,  # stride 8
            'stage3': resnet.layer3   # stride 16
        })
        
        # 2. 多级特征适配器
        self.adapter = MultiStageAdapter(
            cnn_channels=[256, 512, 1024],  # ResNet各stage输出通道
            vit_dim=768,
            fusion_dim=512
        )
        
        # 3. 冻结的ViT骨干
        if vit_model is None:
            self.vit = VisionTransformer(
                img_size=14,  # 适配器输出特征图尺寸
                patch_size=1,  # 每个"patch"对应1x1的特征
                in_chans=768,
                num_classes=num_classes
            )
        else:
            self.vit = vit_model
        self._freeze_vit()
        
        # 4. CLS Token和位置编码（保持与ViT兼容）
        self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, 768))
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, 197, 768))  # 14x14=196 +1
        
    def _freeze_vit(self):
        # 冻结ViT所有参数
        for param in self.vit.parameters():
            param.requires_grad = False
            
        # 可选：解冻LayerNorm和位置编码
        for name, module in self.vit.named_modules():
            if isinstance(module, nn.LayerNorm):
                for param in module.parameters():
                    param.requires_grad = True
        self.pos_embed.requires_grad = True

    def forward(self, x):
        # 步骤1：提取多级CNN特征
        cnn_features = []
        x = self.cnn_stages['stem'](x)
        x = self.cnn_stages['stage1'](x)  # [B,256,56,56]
        cnn_features.append(x)
        x = self.cnn_stages['stage2'](x)  # [B,512,28,28]
        cnn_features.append(x)
        x = self.cnn_stages['stage3'](x)  # [B,1024,14,14]
        cnn_features.append(x)
        
        # 步骤2：多级特征融合
        vit_feat = self.adapter(cnn_features)  # [B,768,14,14]
        
        # 步骤3：准备ViT输入
        B, C, H, W = vit_feat.shape
        vit_feat = vit_feat.flatten(2).transpose(1, 2)  # [B,196,768]
        
        # 添加CLS Token
        cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)
        vit_feat = torch.cat([cls_tokens, vit_feat], dim=1)  # [B,197,768]
        
        # 添加位置编码
        vit_feat += self.pos_embed
        
        # 步骤4：通过冻结的ViT
        vit_feat = self.vit.blocks(vit_feat)
        vit_feat = self.vit.norm(vit_feat)
        
        # 分类头
        return self.vit.head(vit_feat[:, 0])

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 加载预训练ViT（示例使用timm库）
    from timm.models import vit_base_patch16_224
    pretrained_vit = vit_base_patch16_224(pretrained=True)
    
    # 创建多级融合模型
    model = MultiScaleFusionViT(
        num_classes=1000,
        vit_model=pretrained_vit
    )
    
    # 打印可训练参数
    trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
    print(f"Trainable parameters: {trainable_params/1e6:.2f}M")
    
    # 测试前向
    x = torch.randn(2, 3, 224, 224)
    output = model(x)
    print(f"Output shape: {output.shape}")  # [2,1000]

代码关键设计解析

  1. 多级特征提取：

    • 使用ResNet50的前三个stage（stem+layer1-3）

    • 获取不同尺度的特征图：

      • Stage1: [256, 56, 56]

      • Stage2: [512, 28, 28]

      • Stage3: [1024, 14, 14]

  2. 特征适配与融合：

    • 通道对齐：通过1x1卷积统一各stage特征到ViT的嵌入维度（768）

    • 空间对齐：使用双线性插值上采样浅层特征，与深层特征尺寸对齐

    • 特征融合：通道维度拼接后通过卷积层融合多尺度信息

  3. ViT输入处理：

    • 将融合后的特征展平为序列

    • 添加可学习的CLS Token和位置编码

    • 通过冻结的ViT Blocks进行特征转换

  4. 训练优化：

    • 仅训练CNN特征提取器、适配器模块和位置编码

    • 冻结ViT主体参数（可选解冻LayerNorm）

特征融合可视化

ResNet特征金字塔：
       Stage1 ────┐         (56x56)
       Stage2 ───┤         (28x28)
       Stage3 ───┘         (14x14)
           │
           ▼
   [多级适配器：通道对齐+上采样]
           │
           ▼
  特征融合（拼接+卷积） 
           │
           ▼
     ViT输入序列

效果增强技巧

  1. 动态特征加权：

# 在MultiStageAdapter中添加注意力权重
class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super().__init__()
        self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_channels, in_channels//16),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_channels//16, in_channels),
            nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.gap(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y

# 在适配器中插入注意力
self.adapters = nn.ModuleList([
    nn.Sequential(
        ...,
        ChannelAttention(vit_dim),  # 新增通道注意力
        ...
    ) for ch in cnn_channels
])

  1. 跨阶段跳跃连接：

# 修改适配器前向传播
def forward(self, features):
    adapted_feats = []
    prev_feat = None
    for i, (feat, adapter) in enumerate(zip(features, self.adapters)):
        # 与前一阶段特征融合
        if prev_feat is not None:
            feat = feat + F.interpolate(prev_feat, scale_factor=0.5)
        x = adapter(feat)
        adapted_feats.append(x)
        prev_feat = x
    ...

  1. 多尺度位置编码：

# 为每个尺度添加独立的位置编码
self.stage_pos_embeds = nn.ParameterList([
    nn.Parameter(torch.randn(1, 768, 56, 56)),
    nn.Parameter(torch.randn(1, 768, 28, 28)),
    nn.Parameter(torch.randn(1, 768, 14, 14))
])

# 在前向传播中添加
for i, feat in enumerate(adapted_feats):
    feat = feat + self.stage_pos_embeds[i]

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转载自blog.csdn.net/m0_63855028/article/details/146980030
ViT
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