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Vision Transformer (ViT) 在图像分类领域取得了显著进展，其核心在于将Transformer架构（最初为自然语言处理设计）应用于图像任务，通过自注意力机制有效捕获图像中的长距离依赖关系。以下是一些关于使用ViT进行图像分类的经典与权威文章的综合分析(Han et al., 2022)(Attiapo & Omer, 2024)。

1. Vision Transformer的开创性工作

Alexey Dosovitskiy等人在2020年发表的《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》一文，首次证明了纯粹的Transformer模型可以直接应用于图像序列，并在图像识别任务中表现出色(Dosovitskiy et al., 2020)。这篇论文是ViT领域的里程碑，它打破了计算机视觉领域对卷积神经网络（CNN）的长期依赖(Dosovitskiy et al., 2020)。文章提出将图像分割成固定大小的图像块（例如16x16像素），然后将这些图像块展平为序列，并添加位置编码以保留空间信息，最后输入到标准的Transformer编码器中进行处理(Dosovitskiy et al., 2020)(Zhou et al., 2024)。这种方法使ViT能够捕获全局依赖性，这在传统CNN中往往需要复杂的结构才能实现(Attiapo & Omer, 2024)。

图1展示了Vision Transformer (ViT) 的整体架构，清晰地描绘了输入图像如何被分割成固定大小的图像块，并经过线性投影和位置嵌入，然后送入多阶段的Transformer编码器，最终输出用于分类的特征表示(Ruiping et al., 2024)。

Source: (Ruiping et al., 2024)

2. ViT的核心机制与改进

ViT模型成功的“四大秘密”主要包括：图像块划分、Token选择、位置编码添加和注意力计算(Zhou et al., 2024)。

• 图像块划分（Patch Division）: 图像被分割成不重叠或重叠的等大或不等大图像块。不同的划分方式会影响模型处理图像信息的方式(Zhou et al., 2024)。
• Token选择（Token Selection）: 基于分数或动态机制选择重要的Token，例如动态ViT、局部Vision Transformer (LVT) 和Token-to-Token Vision Transformer (T2T-ViT) 等方法(Zhou et al., 2024)。
• 位置编码（Position Encoding）: 由于Transformer架构的置换不变性，位置编码对于保留图像的空间信息至关重要。研究表明，相对位置编码（RPE）在NLP领域被证明有效，但在计算机视觉中的效用仍有争议，需要进一步研究其在ViT中的应用(Wu et al., 2021)(Zhou et al., 2024)。常见的有绝对位置编码和相对位置编码(Zhou et al., 2024)。
• 注意力机制（Attention Mechanism）: ViT的核心是自注意力机制，它允许模型同时关注输入序列（图像块）的不同部分，捕获图像中复杂的内部关系(Abdullah & Aydin, 2024)(Aghamohammadesmaeilketabforoosh et al., 2024)。多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是其中的关键组成部分，它通过多个注意力头并行处理信息，增强了模型的表达能力(Aghamohammadesmaeilketabforoosh et al., 2024)。

图2进一步详细阐述了ViT的组成部分和机制，包括不同图像块划分、Token选择、位置编码和注意力机制的方法(Zhou et al., 2024)。

Source: (Zhou et al., 2024)

3. ViT的性能与局限性

ViT在各种视觉基准测试中表现出与CNN相当甚至更优的性能(Han et al., 2022)。例如，在图像分类任务中，ViT模型能够捕获全局依赖性并增强特征表示(Attiapo & Omer, 2024)。然而，ViT模型通常需要大量的训练数据才能达到最佳性能，这限制了其在数据稀缺场景中的应用(Yang et al., 2025)(Jamali et al., 2023)。此外，ViT的计算成本较高，特别是在处理所有图像Token时(Wang et al., 2025)。当ViT模型层数加深时，可能会出现“注意力崩溃”问题，即注意力图变得相似，导致性能饱和(Zhou et al., 2021)。

4. 结合CNN与ViT的混合模型

为了克服ViT的局限性，许多研究开始探索结合CNN归纳偏置的混合架构。例如：

• 卷积Vision Transformer (CvT)：CvT通过引入卷积Token嵌入和卷积Transformer块，在ViT中融合了卷积的优势，提高了性能和效率(Wu et al., 2021)。
• EFFResNet-ViT: 该模型结合了CNN和ViT的优点，旨在提高医学图像分类的解释性和准确性，同时弥补CNN在捕获全局上下文方面的不足和ViT缺乏领域特定归纳偏置的问题(Hussain et al., 2025)。
• ViT-UperNet: 针对医学图像分割任务，该模型将自注意力机制嵌入ViT中以提取多级特征，并结合统一感知解析网络（UperNet）进行语义分割(Ruiping et al., 2024)。

5. ViT在特定领域的应用

ViT的强大能力使其在多个特定图像分类领域得到广泛应用：

• 医学图像分类: ViT在疾病分类、分割和检测等任务中表现出优于传统深度学习模型的准确性(Shams et al., 2025)。例如，ViT被用于肾结石图像分类(Reyes-Amezcua et al., 2025)、皮肤癌检测和分类(Himel et al., 2024)(Flosdorf et al., 2024)、以及生物医学图像分类(Tjahyaningtijas et al., 2025)。
• 遥感图像场景分类: ViT模型在遥感图像场景分类中，能够有效解决CNN在多级特征提取中难以考虑场景内不同对象交互的问题(Lv et al., 2022)。
• 工业缺陷检测: 在皮革表面缺陷分类中，ViT用于异常检测和定位(Smith et al., 2023)。
• 食品图像分类: ViT与数据增强和特征增强相结合，可实现高精度的食品图像分类，尤其在处理形状相似但营养价值不同的食品时表现突出(Gao et al., 2024)。
• 电子元件图像识别: ViT用于解决传统CNN在电子元件识别中训练时间长、需要手动提取特征等问题(Chen & Chen, 2023)。
• 高光谱图像分类: ViT通过建模长距离依赖性和提取全局空间特征，在高光谱图像分类中取得了显著进展，但也面临参数量大的挑战(Zhao et al., 2024)。
• 组织病理学图像分类: Fourier ViT模型结合傅里叶变换，能够提取病理图像中不显著的特征，提高癌症诊断的准确性(Duan et al., 2022)。
• 天文源分类: ViT和注意力机制被用于增强天文源分类器，以区分恒星、类星体和紧密星系(Bhavanam et al., 2024)。
• 地形图像分类: 基于ViT的深度学习算法被用于地形图像的自动识别和分类(Ren & Zhang, 2024)。

6. ViT的进一步优化与发展

为了解决ViT的挑战，研究人员提出了多种优化策略：

• 稀疏专家混合网络（MoE）: Vision MoE (V-MoE) 是ViT的稀疏版本，通过选择性地激活网络中的部分专家模型来处理输入，实现了更好的可扩展性，并在图像识别中与最先进的密集网络相当(Riquelme et al., 2021)。
• 深度优化: DeepViT通过引入可重配置的注意力机制来解决深度ViT中注意力崩溃的问题，提高了模型深度扩展时的性能(Zhou et al., 2021)。
• 数据增强与预处理: 数据增强技术，如Jigsaw-ViT，通过解决拼图任务进行自监督学习，可以提高ViT在各种任务中的表现(Chen et al., 2022)。CNN-based物体提取预处理方法，如DeepLabv3，可以帮助ViT在少量样本数据集上提高图像分类性能(Kim et al., 2025)。
• Token剪枝: TinyDrop提出了一种无需训练的Token剪枝框架，通过轻量级模型估计Token的重要性，从而选择性地丢弃不重要的Token，以降低大型ViT的推理成本(Wang et al., 2025)。
• 相对位置编码改进: 虽然相对位置编码的效用仍在研究中，但其对于捕获序列顺序至关重要，未来的研究将继续探索其在ViT中的有效应用(Wu et al., 2021)(Zhao et al., 2025)。

7. 展望

ViT在图像分类领域展现了巨大的潜力，并已成为计算机视觉研究的热点。随着对其工作机制的深入理解和技术瓶颈的不断突破，例如减少计算成本(Yue & Li, 2024)、提高数据效率、增强模型可解释性以及与其他网络结构的融合(Yang et al., 2025)(Hussain et al., 2025)，ViT及其变体有望在更广泛的应用场景中发挥关键作用，尤其是在需要捕获长距离依赖关系的复杂视觉任务中(Jahin et al., 2025)。