视觉Transformer如何优雅地避开位置编码？
视觉Transformer（ViT）确实在位置编码的处理上展现了一种“优雅”的智慧，它巧妙地避免了传统Transformer中那种必须通过明确的位置信息来“填充”序列的必要性。要深入理解这一点，我们需要先回顾一下ViT的核心思想，以及它与NLP领域Transformer的根本区别。
NLP Transformer与位置编码的“羁绊”
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer之所以需要位置编码，是因为其核心的自注意力机制（SelfAttention）本身是“置换不变”（permutationinvariant）的。这意味着，无论你如何打乱句子中的单词顺序，自注意力机制计算出的相似度都将保持不变。然而，语言的意义很大程度上依赖于词语的顺序，比如“猫追老鼠”和“老鼠追猫”含义截然不同。
为了解决这个问题，NLP Transformer引入了位置编码。最常见的是正弦/余弦位置编码，它为每个位置生成一个独特的编码向量，然后将其加到词嵌入（word embedding）上。这样，模型就能区分出相同词语在不同位置时的含义。另一种方式是可学习的位置编码，模型在训练过程中自己学习最佳的位置表示。
ViT的“解耦”策略：图像块与位置
ViT的核心创新在于，它将一张图像“切”成一系列固定大小的图像块（patches），并将这些图像块视为序列中的“token”。就像NLP中的单词一样，这些图像块也需要被送入Transformer的Encoder中进行处理。
然而，图像的“顺序”概念与文本截然不同。文本是线性的、离散的，词语之间的前后关系至关重要。而图像本质上是一个二维的空间结构。如果我们简单地将图像块按从左到右、从上到下的顺序输入Transformer，虽然可以构建一个序列，但这种“线性化”本身就丢失了图像固有的二维空间关联性。
ViT的“优雅”之处就在于，它并没有试图去“模拟”NLP中那种严格的线性位置关系。它采取了一种更符合图像特性的策略：
1. 图像块嵌入（Patch Embedding）与线性投影：
首先，ViT将每个图像块展平（flatten）成一个向量。然后，这个向量通过一个线性投影层（一个可学习的权重矩阵）映射到一个更高维的空间。这个过程类似于NLP中的词嵌入，将原始的像素信息转化为模型能够理解的“语义”表示。
2. 引入“类别Token”：
ViT在序列的开头额外插入了一个特殊的“[CLS]” token（类似于BERT中的做法）。这个token在整个Transformer Encoder中进行传递，其最终的输出（通常是经过一个线性分类器）被用来对整个图像进行分类。这个[CLS] token的作用是聚合整个图像序列的信息。
3. 可学习的位置编码（Learned Positional Embeddings）：
这可能是ViT“规避”传统位置编码方式但又解决顺序问题的关键。ViT并非没有位置编码，而是采用了可学习的位置编码。
如何工作： ViT为每一个图像块（以及那个特殊的[CLS] token）分配一个独立的、可学习的位置嵌入向量。当图像被分割成N x N个块时，ViT就会创建N x N个（加上CLS token）可学习的位置嵌入。
与NLP的差异： NLP中的位置编码通常是基于“位置索引”生成的（无论是固定的正弦/余弦函数还是可学习的基于索引的），它明确地告诉模型“这是第1个词，这是第2个词”。而ViT的可学习位置嵌入，更像是给每个图像块赋予一个“身份标签”，这个标签代表了它在原始二维网格中的“位置”。
“优雅”在哪里？ 这里的“优雅”体现在：
不依赖于固定函数： 它没有预设一个固定的、数学化的位置编码公式。
完全由数据驱动： 模型通过训练数据，自主学习到不同位置的图像块应该如何被区别对待，以及它们之间的相对空间关系。
扁平化序列，位置“内嵌”： ViT将二维图像“拉平”成一维序列，但它并没有强行将这种线性化关系灌输到模型中。而是通过为每个“块”分配一个与位置相关的、可学习的嵌入，将位置信息“内嵌”在数据本身之中。模型在自注意力计算时，会同时考虑图像块的内容（Patch Embedding）和它在原始二维空间中的“身份”（Learned Positional Embedding）。
4. 自注意力机制的作用：
Transformer的核心自注意力机制，在ViT中扮演了更加重要的角色。它能够让序列中的任意两个图像块之间进行信息交互。由于每个图像块都带有其独特的可学习位置嵌入，自注意力机制在计算相似度时，不仅能感知到“内容”上的相似性，也能感知到“位置”上的相关性。
举个例子，当计算一个左上角的图像块与一个右下角的图像块之间的注意力时，即使它们的内容相似（比如都是天空），由于它们拥有不同的、可学习的位置嵌入，模型也能区分出它们在空间上的差异，并据此调整它们的交互权重。
为什么说是“避开”而不是“没有”？
严格来说，ViT并没有完全“避开”位置编码，而是改变了它的实现方式和设计理念。它“避开”的是NLP Transformer中那种“必须通过明确的、数学化的位置函数来编码线性顺序”的做法。
NLP Transformer： 位置编码是“外加”的，是为了弥补自注意力机制的置换不变性。
ViT： 位置编码是“内嵌”在每个图像块的表示中的，是通过学习获得的，目的是让模型理解图像块的二维空间分布。
这种方式更加“自然”地映射了图像的二维特性。模型在学习过程中，会“发现”并“学习”哪些位置的图像块组合在一起会产生有用的预测（例如，一个左眼块和右眼块一起出现比单独出现更有意义，并且它们是关于“左”和“右”的，这是一种空间关系）。
总结ViT的“优雅”之处：
1. 图像块序列化，而非像素序列化： 将图像分解为更有语义单位的图像块，而不是处理大量像素，降低了计算复杂度，也更容易捕获局部视觉特征。
2. 可学习的位置嵌入： 放弃了固定的位置编码函数，转而通过数据驱动学习图像块在二维网格中的“身份”。这使得模型能够更灵活地捕捉不同尺度的空间关系，并且不需要预设过多的关于位置的假设。
3. 自注意力机制的强大泛化能力： 自注意力本身就允许模型计算任意两个位置之间的依赖关系，结合可学习的位置嵌入，使得模型能够有效地建模图像块之间的空间上下文。
4. 对图像的“整体性”感知： [CLS] token的引入以及自注意力机制的全局交互，使得ViT能够将来自不同位置的图像块信息聚合起来，形成对整个图像的理解，而这种理解自然地包含了空间信息。
可以说，ViT的成功在于它没有试图将图像“硬编码”成NLP的线性序列，而是利用了Transformer的自注意力机制和创新的可学习位置嵌入，让模型自主地从数据中学习到图像块在二维空间中的相对位置和依赖关系。这是一种更加“数据驱动”和“模型自主学习”的优雅解决方案。
NLP Transformer与位置编码的“羁绊”
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer之所以需要位置编码，是因为其核心的自注意力机制（SelfAttention）本身是“置换不变”（permutationinvariant）的。这意味着，无论你如何打乱句子中的单词顺序，自注意力机制计算出的相似度都将保持不变。然而，语言的意义很大程度上依赖于词语的顺序，比如“猫追老鼠”和“老鼠追猫”含义截然不同。
为了解决这个问题，NLP Transformer引入了位置编码。最常见的是正弦/余弦位置编码，它为每个位置生成一个独特的编码向量，然后将其加到词嵌入（word embedding）上。这样，模型就能区分出相同词语在不同位置时的含义。另一种方式是可学习的位置编码，模型在训练过程中自己学习最佳的位置表示。
ViT的“解耦”策略：图像块与位置
ViT的核心创新在于，它将一张图像“切”成一系列固定大小的图像块（patches），并将这些图像块视为序列中的“token”。就像NLP中的单词一样，这些图像块也需要被送入Transformer的Encoder中进行处理。
然而，图像的“顺序”概念与文本截然不同。文本是线性的、离散的，词语之间的前后关系至关重要。而图像本质上是一个二维的空间结构。如果我们简单地将图像块按从左到右、从上到下的顺序输入Transformer，虽然可以构建一个序列，但这种“线性化”本身就丢失了图像固有的二维空间关联性。
ViT的“优雅”之处就在于，它并没有试图去“模拟”NLP中那种严格的线性位置关系。它采取了一种更符合图像特性的策略：
1. 图像块嵌入（Patch Embedding）与线性投影：
首先，ViT将每个图像块展平（flatten）成一个向量。然后，这个向量通过一个线性投影层（一个可学习的权重矩阵）映射到一个更高维的空间。这个过程类似于NLP中的词嵌入，将原始的像素信息转化为模型能够理解的“语义”表示。
2. 引入“类别Token”：
ViT在序列的开头额外插入了一个特殊的“[CLS]” token（类似于BERT中的做法）。这个token在整个Transformer Encoder中进行传递，其最终的输出（通常是经过一个线性分类器）被用来对整个图像进行分类。这个[CLS] token的作用是聚合整个图像序列的信息。
3. 可学习的位置编码（Learned Positional Embeddings）：
这可能是ViT“规避”传统位置编码方式但又解决顺序问题的关键。ViT并非没有位置编码，而是采用了可学习的位置编码。
如何工作： ViT为每一个图像块（以及那个特殊的[CLS] token）分配一个独立的、可学习的位置嵌入向量。当图像被分割成N x N个块时，ViT就会创建N x N个（加上CLS token）可学习的位置嵌入。
与NLP的差异： NLP中的位置编码通常是基于“位置索引”生成的（无论是固定的正弦/余弦函数还是可学习的基于索引的），它明确地告诉模型“这是第1个词，这是第2个词”。而ViT的可学习位置嵌入，更像是给每个图像块赋予一个“身份标签”，这个标签代表了它在原始二维网格中的“位置”。
“优雅”在哪里？ 这里的“优雅”体现在：
不依赖于固定函数： 它没有预设一个固定的、数学化的位置编码公式。
完全由数据驱动： 模型通过训练数据，自主学习到不同位置的图像块应该如何被区别对待，以及它们之间的相对空间关系。
扁平化序列，位置“内嵌”： ViT将二维图像“拉平”成一维序列，但它并没有强行将这种线性化关系灌输到模型中。而是通过为每个“块”分配一个与位置相关的、可学习的嵌入，将位置信息“内嵌”在数据本身之中。模型在自注意力计算时，会同时考虑图像块的内容（Patch Embedding）和它在原始二维空间中的“身份”（Learned Positional Embedding）。
4. 自注意力机制的作用：
Transformer的核心自注意力机制，在ViT中扮演了更加重要的角色。它能够让序列中的任意两个图像块之间进行信息交互。由于每个图像块都带有其独特的可学习位置嵌入，自注意力机制在计算相似度时，不仅能感知到“内容”上的相似性，也能感知到“位置”上的相关性。
举个例子，当计算一个左上角的图像块与一个右下角的图像块之间的注意力时，即使它们的内容相似（比如都是天空），由于它们拥有不同的、可学习的位置嵌入，模型也能区分出它们在空间上的差异，并据此调整它们的交互权重。
为什么说是“避开”而不是“没有”？
严格来说，ViT并没有完全“避开”位置编码，而是改变了它的实现方式和设计理念。它“避开”的是NLP Transformer中那种“必须通过明确的、数学化的位置函数来编码线性顺序”的做法。
NLP Transformer： 位置编码是“外加”的，是为了弥补自注意力机制的置换不变性。
ViT： 位置编码是“内嵌”在每个图像块的表示中的，是通过学习获得的，目的是让模型理解图像块的二维空间分布。
这种方式更加“自然”地映射了图像的二维特性。模型在学习过程中，会“发现”并“学习”哪些位置的图像块组合在一起会产生有用的预测（例如，一个左眼块和右眼块一起出现比单独出现更有意义，并且它们是关于“左”和“右”的，这是一种空间关系）。
总结ViT的“优雅”之处：
1. 图像块序列化，而非像素序列化： 将图像分解为更有语义单位的图像块，而不是处理大量像素，降低了计算复杂度，也更容易捕获局部视觉特征。
2. 可学习的位置嵌入： 放弃了固定的位置编码函数，转而通过数据驱动学习图像块在二维网格中的“身份”。这使得模型能够更灵活地捕捉不同尺度的空间关系，并且不需要预设过多的关于位置的假设。
3. 自注意力机制的强大泛化能力： 自注意力本身就允许模型计算任意两个位置之间的依赖关系，结合可学习的位置嵌入，使得模型能够有效地建模图像块之间的空间上下文。
4. 对图像的“整体性”感知： [CLS] token的引入以及自注意力机制的全局交互，使得ViT能够将来自不同位置的图像块信息聚合起来，形成对整个图像的理解，而这种理解自然地包含了空间信息。
可以说，ViT的成功在于它没有试图将图像“硬编码”成NLP的线性序列，而是利用了Transformer的自注意力机制和创新的可学习位置嵌入，让模型自主地从数据中学习到图像块在二维空间中的相对位置和依赖关系。这是一种更加“数据驱动”和“模型自主学习”的优雅解决方案。
网友意见
self-attention本身是对tokens的顺序是不敏感的，所以如果没有位置编码，那么transformer就只能依靠patches之间的纯语义来建模，这就相当于模型自己要学会“拼图”，或者类似一个“词袋模型”。从ViT的实验看，去掉position embedding后，性能会下降3个点以上，对结果还是影响比较大的。另外图像任务比如分割和检测大部分都是可变输入的，固定的PE对此并不友好，需要finetune。
目前的研究如CPVT和CvT可以在transformer引入卷积来隐式地编码位置信息，这就避免了直接使用PE，从结果上看，效果也和采用PE类似。
另外MoCo v3中也提到了PE的问题，发现去掉PE，对ViT进行无监督训练，性能下降只有不到2%。He神更倾向认为就算加了PE，可能模型也没有充分利用好位置信息。这个问题还需要进一步研究。
我个人认为文本和图像还是差异比较大的，图像毕竟属于一个高维连续空间。PE可能对文本建模影响比较大，但是对图像可能影响没那么大。ViT模型完全只依靠一堆无序的patches就能够学习得足够好。
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