Vision Transformer如何处理不同尺寸输入？能否用EfficientNetV2渐进式学习训练？

• 首先调整位置编码匹配输入patch数量：原生ViT的位置编码长度和输入拆分的patch数严格对应，当输入尺寸变化时，直接对预训练好的位置编码做双线性插值，缩放至和当前patch数一致的维度即可，无需从零训练位置编码。比如用16x16 patch的ViT，训练时输入224x224对应196个patch，当输入改为384x384时，会生成576个patch，把原有196维的位置编码插值到576维就能直接使用。
• 动态Patch分割逻辑：只要输入图像的长和宽都能被patch size整除，Patch拆分、线性投影的流程可以自适应不同输入尺寸，无需修改模型结构。
• 分类Token不受影响：分类任务用到的<[BOS_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934]>是独立于Patch序列的特殊Token，输入尺寸变化时不需要做任何调整，直接拼接在Patch编码序列头部即可。
• 针对密集预测任务的ViT变体（比如Swin Transformer），本身采用了分层特征、窗口注意力的设计，天然适配不同尺寸的输入，仅需调整位置编码就能直接使用。

EfficientNetV2的渐进式学习核心是训练过程中逐步提升输入分辨率、同步调整正则强度，这套逻辑完全可以迁移到ViT类模型的训练中，具体实现路径如下：

• 小分辨率启动训练：初期使用小尺寸输入（比如224x224），配合较高的正则强度（更高的Dropout、Drop Path概率，更大的权重衰减），此时Patch数量少，计算开销低，模型可以快速收敛到基础精度。
• 渐进提升输入分辨率：每轮提升输入分辨率时，先通过插值操作适配ViT的位置编码，同步降低正则强度——和EfficientNetV2的逻辑一致，分辨率越高模型拟合能力越强，所需的正则约束越小。如果使用的是Swin这类窗口注意力的ViT，还可以同步调整窗口大小，保证单窗口内的Patch数稳定，避免计算量暴涨。
• 高分辨率收尾微调：当输入分辨率提升到目标值后，降低学习率，固定尺寸微调10_{30个epoch即可。如果担心插值位置编码带来的精度损失，可以在每次提升分辨率后，先冻结Transformer主体参数，仅微调位置编码1}2个epoch，再放开全参数训练，能大幅降低适配带来的精度波动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LSC