1.VIT 整体架构

对图像数据构建patch序列 

        对于一个图像，将图像分为9个窗口，要将这些窗口拉成一个向量，比如一个10*10*3维的图像，我们首先要将这个图像拉成一个300维的向量。

        位置编码： 

        位置编码有两种方式，第一种编码是一维编码，将这些窗口按照顺序，依次编码成1,2,3,4,5,6,7,8,9.第二种方式是二维编码，返回每个图像窗口的坐标。

         最后，连接一层全连接，将图像编码和位置编码映射到计算更容易识别的编码。

那么，架构图中的0编码有什么作用呢？

        我们一般在图像分类中加入0编码，图像分割与目标检测一般不需要加入，0patch主要用于特征整合，整合各个窗口的特征向量，因此，0 patch可以加在任何位置。

2.公式详解

 3.多头注意力的感受野

        如图所示，纵轴表示注意力的距离，也相当于卷积的感受野，当只有一个head时，感受野比较小，也会有感受野大的情况出现，随着head数量的增多，感受野普遍都比较大，这说明了Transformer提取的是全局特征。 

      4.位置编码  

        结论：编码有用，但是怎么编码影响不大，干脆用简单的得了，2D（分别计算行和列的编码，然后求和）的效果还不如1D的，每一层都加共享的位置编码也没啥太大用

        当然，这是分类任务，位置编码可能影响不大 

 5.实验效果（/14表示patch的边长是多少）

6.TNT：Transformer in Transformer         

        VIT中只针对pathch进行建模，忽略了其中更小的细节  

        外部transformer将原始图像分为一个个窗口，经过图像编码和位置编码生成一个特征向量。

        内部transformer将外部transformer的窗口，在进一步重组为多个超像素，重组为新的向量，比如说：外部transformer将图像拆分为16*16*3的窗口，内部tranformer再将其拆分为4*4的超像素，此时小窗口大小为4*4*48，这样每一个patch就整合了多个channels的信息。新向量再通过全连接改变输出特征大小，此时内部组合后的向量与patch编码大小相同 ，将内部向量与外部向量再相加。

TNT的PatchEmbedding的可视化

         对于蓝色的点表示TNT提取的特征，从可视化图像中可以看出，蓝色的点特征更离散，方差更大，更有利于分离，特征更鲜明，分布更多样性

实验结果 

内外兼修，都加编码效果最好