特征图与token的区别以及两者之间的转换

特征图与token的区别以及两者之间的转换

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/mariodf/article/details/144828922

特征图（Feature Map）和token是深度学习中两个重要的概念，它们在卷积神经网络（CNN）和Transformer模型中扮演着不同的角色。本文将详细解释特征图和token的区别以及它们之间的转换方式。

1. 特征图与token的区别：

特征图（Feature Map）：

• 特征图通常是卷积神经网络（CNN）中生成的张量，例如 H×W×C，其中：
• H 和 W 分别是图像的高度和宽度（或说特征图的尺寸）。
• C 是通道数（channels），即每个像素位置的特征数量。
• 特征图通常表示图像中不同局部区域的特征，通过卷积操作从原始图像中提取的空间信息。

Token：

• 在Transformer中，token 通常是向量，表示数据中某个单位的抽象特征（例如一个单词、一个图像的块、一个图像的关键点等）。
• 这些 token 是通过嵌入（Embedding）操作从特征图或者原始输入数据中提取出来的，每个 token 是一个固定维度的向量。
• 在图像处理任务中，例如在Vision Transformer（ViT）中，每个 token 可以表示图像中的一个 patch（小块）或者关键点，其维度是一个固定大小的向量。

2. 特征图和token的转换：

通常，特征图和token的转换是通过展平（Flattening）和嵌入（Embedding）等操作来完成的。具体来说：

从特征图到token：

从token到特征图：

3. 实例说明：

假设你正在处理一张 224×224 的图片，并希望将其转化为 token 以便送入 Transformer 模型：

1. 特征图的生成：

2. 展平和token化：

3. 嵌入（Embedding）：

4. 总结：

• 特征图（Feature Map）是一个张量，通常表示图像或视频的局部特征，维度为 H×W×C。
• Token是一个向量，表示图像或其他数据的基本单位（如关键点、图像块等）。在 Transformer 模型中，token 是通过特征图的展平和嵌入操作得到的。
• 特征图和token可以通过展平和嵌入等方式进行转换，特别是在计算机视觉中的 Transformer 模型中，token 通常是通过卷积神经网络生成的特征图展平得到的。

特征图和 token 是互相关联的概念，前者通常用于局部特征的表示，后者则用于 Transformer 中全局信息的建模和交互。