Breve informaci\u00f3n sobre ViT (Vision Transformer)<\/p>\n
Vision Transformer (ViT) es una arquitectura de red neuronal innovadora que utiliza la arquitectura Transformer, dise\u00f1ada principalmente para el procesamiento del lenguaje natural, en el dominio de la visi\u00f3n por computadora. A diferencia de las redes neuronales convolucionales (CNN) tradicionales, ViT emplea mecanismos de autoatenci\u00f3n para procesar im\u00e1genes en paralelo, logrando un rendimiento de \u00faltima generaci\u00f3n en diversas tareas de visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n
Vision Transformer fue presentado por primera vez por investigadores de Google Brain en un art\u00edculo titulado \u201cUna imagen vale 16 \u00d7 16 palabras: transformadores para el reconocimiento de im\u00e1genes a escala\u201d, publicado en 2020. La investigaci\u00f3n surgi\u00f3 de la idea de adaptar la arquitectura Transformer, originalmente creado por Vaswani et al. en 2017 para procesamiento de textos, para manejar datos de im\u00e1genes. El resultado fue un cambio innovador en el reconocimiento de im\u00e1genes, que condujo a una mayor eficiencia y precisi\u00f3n.<\/p>\n
ViT trata una imagen como una secuencia de parches, similar a la forma en que se trata el texto como una secuencia de palabras en PNL. Divide la imagen en peque\u00f1os parches de tama\u00f1o fijo y los incrusta linealmente en una secuencia de vectores. Luego, el modelo procesa estos vectores utilizando mecanismos de autoatenci\u00f3n y redes de retroalimentaci\u00f3n, aprendiendo relaciones espaciales y patrones complejos dentro de la imagen.<\/p>\n
La estructura de ViT consta de una capa inicial de parcheo e incrustaci\u00f3n seguida de una serie de bloques Transformer. Cada bloque contiene una capa de autoatenci\u00f3n de m\u00faltiples cabezales y redes neuronales de retroalimentaci\u00f3n.<\/p>\n