Kurzinformation zu ViT (Vision Transformer)<\/p>\n
Vision Transformer (ViT) ist eine innovative neuronale Netzwerkarchitektur, die die Transformer-Architektur, die urspr\u00fcnglich f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache entwickelt wurde, im Bereich der Computervision nutzt. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet ViT Self-Attention-Mechanismen, um Bilder parallel zu verarbeiten und erreicht so bei verschiedenen Computervision-Aufgaben eine hochmoderne Leistung.<\/p>\n
Der Vision Transformer wurde erstmals von Forschern von Google Brain in einem 2020 ver\u00f6ffentlichten Artikel mit dem Titel \u201eEin Bild sagt mehr als 16\u00d716 Worte: Transformer f\u00fcr die Bilderkennung im gro\u00dfen Ma\u00dfstab\u201c vorgestellt. Die Forschung basierte auf der Idee, die Transformer-Architektur, die urspr\u00fcnglich 2017 von Vaswani et al. f\u00fcr die Textverarbeitung entwickelt wurde, f\u00fcr die Verarbeitung von Bilddaten anzupassen. Das Ergebnis war ein bahnbrechender Wandel in der Bilderkennung, der zu verbesserter Effizienz und Genauigkeit f\u00fchrte.<\/p>\n
ViT behandelt ein Bild als eine Folge von Patches, \u00e4hnlich wie Text in NLP als eine Folge von W\u00f6rtern behandelt wird. Es unterteilt das Bild in kleine Patches mit fester Gr\u00f6\u00dfe und bettet sie linear in eine Folge von Vektoren ein. Das Modell verarbeitet diese Vektoren dann mithilfe von Self-Attention-Mechanismen und Feedforward-Netzwerken und lernt r\u00e4umliche Beziehungen und komplexe Muster innerhalb des Bildes.<\/p>\n
Die Struktur von ViT besteht aus einer anf\u00e4nglichen Patching- und Embedding-Schicht, gefolgt von einer Reihe von Transformer-Bl\u00f6cken. Jeder Block enth\u00e4lt eine mehrk\u00f6pfige Self-Attention-Schicht und Feedforward-Neuralnetze.<\/p>\n