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    假设embedding的维度 D=768 ，对于每一个patch，我们都做如下的Conv2D卷积： 这个最后得到的长度为 768 的一维向量，就是我们要的这个patch的embedding。 然后我们将这个过程对每一个patch都重复一遍，就能得到 196 个长度为 768 的一维embedding，相当于一个长度为 196 的句子。
  • SwinTransformer原理源码解读 - 知乎
    Linear Embedding的作用就是将每个4 *4的patch转换成一个长度=96的嵌入向量。 对应代码就是上面的，步长=4，卷积核尺寸为4的卷积。 然后，进行Linear Embedding，其中embed_dim=96=C， 也就是将每个patch转成一个长度为C的向量，此时的输出为(B=32,C=96,H=56,W=56)
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    网络从 patch embedding 开始，然后就到了 4D 分区，3D 分区在最后阶段应用。最后 4D 和 3D 分区的实际长度是稍后通过架构搜索指定的。 这里面的 4D 主要是指 CNN 结构中 tensor 的维度 [B, C, W, H]，而 3D 主要是指 Tran 结构中 tensor 的维度 [B, W, H]。
  • 为什么vision transformer的self-attention要分块计算attention？
    而每个方框内，也有一个7*7的矩阵，这个矩阵中的每一个值，表示当前patch的position embedding和其余对应位置的position embedding的余弦相似度。 颜色越黄，表示越相似，也即patch和对应位置间的patch密切相关 。
  • 阿里开源的多模态Qwen2-VL，怎么实现的? - 知乎
    假设一个图像的patch的embedding是512维，位置是(x, y)，其中 x 表示Height方向Index，y 表示Width方向Index。类似于一维情况，我们为每个坐标计算角度 θ。假设 embedding 维度仍为 d，则对于位置 (x, y)，θ 的计算公式和一维相同： θ_i =10000^{ −2i d}
  • 为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠？ - 知乎
    这里的patch可类比为句子中的单词，完整的图像则可类比为一个完整的句子。 4 self-attention可以将不同的patch信息融合，缓解切割带来的信息损失。当然ViT真实存在不同patch信息交互的问题，可能会出现类似空洞卷积的网格效应，这是后续需要进一步研究的点。
  • 如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？ - 知乎
    论文中提出的一种解决方案是，ViT采用a fixed random patch projection layer，这相当于这patch embedding是固定的，而不是训练得到的（其实对projection layer做gradient clip也是可以，但是最终发现需要设定一个极小的阈值，这就等价于freeze它了）。这个简单的trick可以解决部分这种训练的instability：
  • 为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠？ - 知乎
    可以看到，使用随机的patch tokenizer反而获得了最优的性能。 卷积并不能直接带来性能的提升，最起码还得调调结构，改改参数。 其余3列表示模型先在ImageNet上pretrain，然后再在CIFAR10上训练的结果，在迁移权重的时候仅仅保留transformer blocks。
  • vit类型的模型能像全卷积模型一样输入任意尺寸图像么? - 知乎
    过了 patch embedding以后，改变输入大小也就是改变序列长度，多头自注意力输入长度和输出长度是一样的，这个稍微推导一下就知道了。 FFN里的MLP作用在feature那一维（一般是最后一维），序列长度在这里相当于batch size。
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    Patch Embedding Swin Transformer首先将输入图像划分为不重叠的patch，并将每个patch映射





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