معلومات موجزة عن ViT (محول الرؤية)
Vision Transformer (ViT) عبارة عن بنية شبكة عصبية مبتكرة تستخدم بنية المحولات، المصممة بشكل أساسي لمعالجة اللغة الطبيعية، في مجال رؤية الكمبيوتر. على عكس الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs)، تستخدم ViT آليات الانتباه الذاتي لمعالجة الصور بالتوازي، مما يحقق أداءً متطورًا في مهام رؤية الكمبيوتر المختلفة.
تاريخ أصل ViT (محول الرؤية) وأول ذكر له
تم تقديم Vision Transformer لأول مرة من قبل باحثين من Google Brain في ورقة بحثية بعنوان "الصورة تستحق 16 × 16 كلمة: محولات للتعرف على الصور على نطاق واسع"، نُشرت في عام 2020. وقد نبع البحث من فكرة تكييف بنية المحولات، في الأصل تم إنشاؤها بواسطة فاسواني وآخرون. في عام 2017 لمعالجة النصوص، للتعامل مع بيانات الصورة. وكانت النتيجة تحولًا رائدًا في التعرف على الصور، مما أدى إلى تحسين الكفاءة والدقة.
معلومات تفصيلية عن ViT (محول الرؤية): توسيع الموضوع
يتعامل ViT مع الصورة كسلسلة من التصحيحات، على غرار الطريقة التي يتم بها التعامل مع النص كسلسلة من الكلمات في البرمجة اللغوية العصبية. فهو يقسم الصورة إلى بقع صغيرة ذات حجم ثابت ويدمجها خطيًا في سلسلة من المتجهات. يقوم النموذج بعد ذلك بمعالجة هذه المتجهات باستخدام آليات الاهتمام الذاتي وشبكات التغذية الأمامية، وتعلم العلاقات المكانية والأنماط المعقدة داخل الصورة.
المكونات الرئيسية:
- بقع: يتم تقسيم الصور إلى بقع صغيرة (على سبيل المثال، 16×16).
- التضمينات: يتم تحويل البقع إلى ناقلات من خلال التضمين الخطي.
- الترميز الموضعي: تتم إضافة المعلومات الموضعية إلى المتجهات.
- آلية الاهتمام الذاتي: يهتم النموذج بجميع أجزاء الصورة في وقت واحد.
- شبكات التغذية إلى الأمام: وتستخدم هذه لمعالجة ناقلات حضر.
الهيكل الداخلي لـ ViT (محول الرؤية)
يتكون هيكل ViT من طبقة الترقيع والتضمين الأولية تليها سلسلة من كتل المحولات. تحتوي كل كتلة على طبقة اهتمام ذاتي متعددة الرؤوس وشبكات عصبية ذات تغذية للأمام.
- طبقة الإدخال: يتم تقسيم الصورة إلى بقع ودمجها كمتجهات.
- كتل المحولات: طبقات متعددة تشمل:
- الاهتمام الذاتي متعدد الرؤوس
- تطبيع
- تغذية الشبكة العصبية إلى الأمام
- التطبيع الإضافي
- طبقة الإخراج: رأس التصنيف النهائي.
تحليل السمات الرئيسية لـ ViT (محول الرؤية)
- المعالجة المتوازية: على عكس شبكات CNN، يقوم ViT بمعالجة المعلومات في وقت واحد.
- قابلية التوسع: يعمل بشكل جيد مع أحجام الصور المختلفة.
- تعميم: يمكن تطبيقها على مهام رؤية الكمبيوتر المختلفة.
- كفاءة البيانات: يتطلب بيانات واسعة النطاق للتدريب.
أنواع ViT (محول الرؤية)
| يكتب | وصف |
|---|---|
| قاعدة فيت | النموذج الأصلي مع الإعدادات القياسية. |
| الهجين فيت | مدمج مع طبقات CNN لمزيد من المرونة. |
| فيت المقطر | نسخة أصغر وأكثر كفاءة من النموذج. |
طرق استخدام ViT (محول الرؤية) والمشكلات وحلولها
الاستخدامات:
- تصنيف الصور
- كشف الكائنات
- التقسيم الدلالي
مشاكل:
- يتطلب مجموعات بيانات كبيرة
- مكلفة حسابيا
حلول:
- زيادة البيانات
- الاستفادة من النماذج المدربة مسبقا
الخصائص الرئيسية والمقارنات مع المصطلحات المماثلة
| ميزة | فيتامين | سي إن إن التقليدية |
|---|---|---|
| بنيان | على أساس المحولات | على أساس الالتواء |
| المعالجة المتوازية | نعم | لا |
| قابلية التوسع | عالي | يختلف |
| بيانات التدريب | يتطلب المزيد | عموما يتطلب أقل |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بـ ViT
يمهد ViT الطريق للبحث المستقبلي في مجالات مثل التعلم متعدد الوسائط، والتصوير ثلاثي الأبعاد، والمعالجة في الوقت الفعلي. ومن الممكن أن يؤدي الابتكار المستمر إلى نماذج أكثر كفاءة وتطبيقات أوسع عبر الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والأمن والترفيه.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بـ ViT (Vision Transformer)
يمكن أن تكون الخوادم الوكيلة، مثل تلك التي توفرها OneProxy، مفيدة في تدريب نماذج ViT. ويمكنها تمكين الوصول إلى مجموعات البيانات المتنوعة والموزعة جغرافيًا، وتعزيز خصوصية البيانات، وضمان الاتصال السلس للتدريب الموزع. يعد هذا التكامل أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص للتطبيقات واسعة النطاق لـ ViT.
روابط ذات علاقة
- ورقة Google Brain الأصلية حول ViT
- هندسة المحولات
- موقع OneProxy لحلول الخادم الوكيل المتعلقة بـ ViT.
ملحوظة: تم إنشاء هذه المقالة لأغراض تعليمية وإعلامية وقد تتطلب المزيد من التحديثات لتعكس أحدث الأبحاث والتطورات في مجال ViT (Vision Transformer).
