传统Vision Transformer (ViT) 模型主要用于图像分类任务，它的输出通常是图像的分类概率分布。具体来说，模型的输出包括两个部分：
-
分类结果 (
x): 模型最终的输出是一个经过全连接层（self.head）处理后的向量，表示图像在预定类别中的概率分布（logits）。这个输出适用于图像分类任务。 -
注意力权重 (
attn): 模型在最后一个Transformer块中计算的自注意力权重（self-attention weights）。这个输出可以用于可视化模型对输入图像各个部分的关注程度，但在一般的分类任务中，主要关注的是x部分的输出。
将ViT用于分割或检测任务
要将ViT模型应用到分割（Segmentation）或检测（Detection）任务中，通常需要修改模型的结构，尤其是调整模型的输出头（head）部分。以下是两种方法：
1. 更换输出头 (Head)
- 分割任务: 对于分割任务，你可以将最后的分类头（
self.head）替换为一个适合分割任务的头。例如，可以使用一个卷积层或者反卷积层，将特征映射还原为与输入图像大小一致的分割图。这通常包括使用conv或deconv层来生成像素级的分类输出。 - 检测任务: 对于检测任务，通常会使用一种如
Region Proposal Network (RPN)的结构或者Anchor-based的方法来生成候选区域。然后通过一个检测头将ViT输出的特征图映射为物体检测的输出（如边界框和类别）。
2. 集成进已有的分割/检测架构
- 可以将ViT的特征提取部分（去掉分类头）作为特征提取器，并将这些特征传递给一个分割或检测的头。对于分割任务，可以将这些特征传递给例如
U-Net或者FCN等分割网络的decoder部分。对于检测任务，可以结合Faster R-CNN或YOLO等框架，使用ViT提取的特征进行物体检测。
3. 特定任务的预训练
- 对于分割和检测任务，由于任务的性质不同，通常需要对模型进行特定任务的预训练。这意味着你可能需要从一个预训练的ViT模型开始，然后在分割或检测数据集上进一步微调（fine-tuning）。
具体操作示例
假设你要将ViT应用于图像分割任务，你可以：
替换分类头:
class VisionTransformerForSegmentation(VisionTransformer):def __init__(self, ...):super().__init__(...)# 替换分类头为一个适合分割的头self.segmentation_head = nn.Conv2d(in_channels=embed_dim, out_channels=num_classes, kernel_size=1)def forward(self, x):x, _ = self.forward_features(x)x = self.segmentation_head(x)return x
使用ViT的特征提取器:
class CustomSegmentationModel(nn.Module):def __init__(self, vit_model, segmentation_head):super().__init__()self.vit = vit_modelself.segmentation_head = segmentation_headdef forward(self, x):features, _ = self.vit.forward_features(x)segmentation_output = self.segmentation_head(features)return segmentation_output
这样就可以利用ViT的强大特征提取能力，并将其应用到分割或检测任务中。
