VIT中的cls token是怎么起作用的

在 Vision Transformer (ViT) 中，CLS token（分类 token）是一个特殊的标记，主要用于在模型的分类任务中提取全局图像的特征表示。以下是 CLS token 的作用及其工作原理的详细解释：

CLS Token 的引入

• CLS Token 是一种借鉴自 NLP 领域（Transformer 模型中）的设计。在自然语言处理中，CLS token 通常用于表示整个输入序列的全局语义信息。
• 在 ViT 中，CLS token 的目的是为图像输入提供一个全局的代表符号。
CLS Token 的工作原理

输入阶段：
1. 图像切分为 Patch：
• 输入图像被分割成固定大小的 patches（如），每个 patch 被展平成一个向量。
• 这些 patches 被嵌入为固定长度的特征向量，称为 patch embeddings。
2. 添加 CLS Token：
• 在 patch embeddings 序列的最前面添加一个特殊的 CLS token。
• CLS token 通常是一个可以学习的向量（随机初始化），其维度与 patch embedding 相同。
3. 位置编码：
• 对每个 patch 和 CLS token 加入位置编码，帮助模型感知输入的位置信息。

Transformer 阶段：
1.自注意力机制：
• CLS token 会参与所有层的自注意力计算，与每个 patch embedding 交互。
• 在每一层中，CLS token 会不断汇聚来自所有 patch 的全局信息。
2. 最终输出：
• 在最后一层 Transformer 中，CLS token 的特征向量被提取出来，作为整个输入图像的全局表征。
• 这个表征被传递到分类头（如全连接层）进行分类任务。

CLS Token 的作用
(1) 全局特征聚合
• CLS token 通过自注意力机制，从所有图像 patches 中收集全局上下文信息。
• 它的最终表示可以被视为整个图像的全局特征。

(2) 任务输出
• 对于分类任务，CLS token 的特征被直接用作分类头的输入。
• 它替代了 CNN 中常用的全局池化操作（如 GAP，全局平均池化）。

(3) 灵活扩展
• 在非分类任务中，CLS token 的概念也可以扩展为其他全局任务，例如图像生成或回归任务中的全局控制标记。

CLS Token 与其他机制的对比
1. 与 CNN 的全局池化 (GAP)：
  • CNN 通常通过 GAP 将特征图转为全局特征。
  • ViT 使用 CLS token，则通过注意力机制直接学习到全局特征，而无需显式池化操作。
2. 与无 CLS Token 的方法（Mean Pooling）：
  • ViT 的变种（如 DeiT）中，也有方法省略 CLS token，直接对所有 patch embeddings 进行平均池化（mean pooling）。
  • CLS token 提供了一个更加灵活和可学习的全局表征。
为什么 CLS Token 有效？

• Transformer 的核心是自注意力机制，CLS token 在所有注意力头中与其他 patches 交互，能够有效地聚合整个输入的上下文信息。
• 由于 CLS token 是一个可学习的参数，它能够在训练过程中优化以适应具体任务。
示例：ViT 的架构中的 CLS Token

以下是一个包含 CLS token 的简化示例代码（使用 PyTorch）：

import torch
import torch.nn as nnclass VisionTransformer(nn.Module):def __init__(self, num_patches, embed_dim, num_classes):super().__init__()self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))  # 可学习的 CLS tokenself.patch_embeddings = nn.Linear(16*16*3, embed_dim)  # 假设 patch 大小为 16x16x3self.position_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + 1, embed_dim))self.transformer = nn.Transformer(embed_dim, nhead=8, num_encoder_layers=12)self.classifier = nn.Linear(embed_dim, num_classes)def forward(self, x):# 假设 x: [batch_size, num_patches, 16*16*3]batch_size = x.size(0)patch_embeddings = self.patch_embeddings(x)  # [batch_size, num_patches, embed_dim]# 添加 CLS tokencls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1)  # [batch_size, 1, embed_dim]embeddings = torch.cat((cls_tokens, patch_embeddings), dim=1)  # [batch_size, num_patches + 1, embed_dim]# 添加位置编码embeddings += self.position_embeddings# 输入 Transformertransformer_output = self.transformer(embeddings)  # [batch_size, num_patches + 1, embed_dim]# 提取 CLS token 特征cls_output = transformer_output[:, 0, :]  # [batch_size, embed_dim]# 分类logits = self.classifier(cls_output)  # [batch_size, num_classes]return logits