【描述】本工程是深度学习在计算机视觉图像分类方面的应用，基于 Vision Transformer 架构(Vit)，采用的 Kaggle X光胸片数据集，共4个分类，7,100多张图片，数据集压缩包占用1.8GB 的磁盘空间，该数据集 Kaggle 持续在更新中。
【项目源码】https://github.com/tgltt/ChestXRayVit
【技术】Transformer、VisionTransformer(ViT)、Pytorch等
【职责】
1、阅读 Transformer、VisionTransformer(ViT )相关论文，制定模改方案;
2、数据探索，浏览数据集，并根据数据集特点，确定 ViT 输入图像的尺寸及 Transformer 输入数据的 embedding 大小；
3、数据预处理，删除无效图片(不支持的格式及过大分辨率的图像)，统计训练集均值及标准差，随后使用随机策略裁减原图、颜色抖动、随机水平镜像、缩放、转 Tensor 、标准化等预处理对图像数据进行增强；
4、模型改造，裁减 Transformer 模型,只保留其 Encoder 提取图像特征，然后使用 ViT 将图片切碎(Patch)，并将每个
碎片 Flatten 后导入 Transformer的 Encoder ，经 Encoder 提取特征后，最后经由一个 Linear 作分类，损失函数采用交叉熵;
4、模型训练，使用 Adam 优化策略训练模型；
5、模型评估，监控模型损失函数的下降过程，及横向和纵向比较训练集准确率、验证集准确率及测试集准确率;
6、 模型调优，根据训练情况，调整 Adam 参数、训练集批量大小、ViT 输入图像的尺寸及 Transformer 输入数据的 embedding 大小等，以提高模型性能。
