Informasi singkat tentang ViT (Vision Transformer)
Vision Transformer (ViT) adalah arsitektur jaringan saraf inovatif yang memanfaatkan arsitektur Transformer, yang terutama dirancang untuk pemrosesan bahasa alami, dalam domain visi komputer. Tidak seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) tradisional, ViT menggunakan mekanisme perhatian mandiri untuk memproses gambar secara paralel, sehingga mencapai kinerja canggih dalam berbagai tugas visi komputer.
Sejarah Asal Usul ViT (Vision Transformer) dan Penyebutan Pertama Kalinya
Vision Transformer pertama kali diperkenalkan oleh peneliti dari Google Brain dalam makalah berjudul “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” yang diterbitkan pada tahun 2020. Penelitian tersebut bermula dari ide untuk mengadaptasi arsitektur Transformer yang awalnya dibuat oleh Vaswani dkk. pada tahun 2017 untuk pemrosesan teks, untuk menangani data gambar. Hasilnya adalah perubahan terobosan dalam pengenalan gambar, yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan akurasi.
Informasi Lengkap tentang ViT (Vision Transformer): Memperluas Topik
ViT memperlakukan gambar sebagai rangkaian tambalan, mirip dengan cara teks diperlakukan sebagai rangkaian kata di NLP. Ini membagi gambar menjadi potongan-potongan kecil berukuran tetap dan menyematkannya secara linier ke dalam urutan vektor. Model tersebut kemudian memproses vektor-vektor ini menggunakan mekanisme perhatian mandiri dan jaringan umpan maju, mempelajari hubungan spasial dan pola kompleks dalam gambar.
Komponen-komponen kunci:
- Tambalan: Gambar dibagi menjadi beberapa bagian kecil (misalnya, 16×16).
- Penyematan: Tambalan diubah menjadi vektor melalui penyematan linier.
- Pengkodean Posisi: Informasi posisi ditambahkan ke vektor.
- Mekanisme Perhatian Diri: Model memperhatikan seluruh bagian gambar secara bersamaan.
- Jaringan Umpan-Maju: Ini digunakan untuk memproses vektor yang dihadiri.
Struktur Internal ViT (Vision Transformer)
Struktur ViT terdiri dari lapisan patching dan embedding awal yang diikuti oleh serangkaian blok Transformer. Setiap blok berisi lapisan perhatian mandiri multi-head dan jaringan saraf feed-forward.
- Lapisan Masukan: Gambar dibagi menjadi beberapa tambalan dan disematkan sebagai vektor.
- Blok Transformator: Beberapa lapisan yang meliputi:
- Perhatian Diri Multi-Kepala
- Normalisasi
- Jaringan Neural Umpan-Maju
- Normalisasi Tambahan
- Lapisan Keluaran: Kepala klasifikasi terakhir.
Analisis Fitur Utama ViT (Vision Transformer)
- Proses paralel: Tidak seperti CNN, ViT memproses informasi secara bersamaan.
- Skalabilitas: Bekerja dengan baik dengan berbagai ukuran gambar.
- Generalisasi: Dapat diterapkan pada berbagai tugas visi komputer.
- Efisiensi Data: Membutuhkan data yang luas untuk pelatihan.
Jenis ViT (Transformator Penglihatan)
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| Basis ViT | Model asli dengan pengaturan standar. |
| ViT Hibrida | Dikombinasikan dengan lapisan CNN untuk fleksibilitas tambahan. |
| ViT sulingan | Versi model yang lebih kecil dan lebih efisien. |
Cara Penggunaan ViT (Vision Transformer), Permasalahan dan Solusinya
Kegunaan:
- Klasifikasi Gambar
- Deteksi Objek
- Segmentasi Semantik
Masalah:
- Membutuhkan kumpulan data yang besar
- Mahal secara komputasi
Solusi:
- Augmentasi Data
- Memanfaatkan model terlatih
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan dengan Istilah Serupa
| Fitur | ViT | CNN tradisional |
|---|---|---|
| Arsitektur | Berbasis transformator | Berbasis konvolusi |
| Proses paralel | Ya | TIDAK |
| Skalabilitas | Tinggi | Bervariasi |
| Data pelatihan | Membutuhkan lebih banyak | Umumnya membutuhkan lebih sedikit |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait ViT
ViT membuka jalan bagi penelitian masa depan di berbagai bidang seperti pembelajaran multi-modal, pencitraan 3D, dan pemrosesan waktu nyata. Inovasi yang berkelanjutan dapat menghasilkan model yang lebih efisien dan penerapan yang lebih luas di berbagai industri, termasuk layanan kesehatan, keamanan, dan hiburan.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Dikaitkan dengan ViT (Vision Transformer)
Server proxy, seperti yang disediakan oleh OneProxy, dapat berperan penting dalam melatih model ViT. Mereka dapat memungkinkan akses ke kumpulan data yang beragam dan terdistribusi secara geografis, meningkatkan privasi data, dan memastikan konektivitas yang lancar untuk pelatihan terdistribusi. Integrasi ini sangat penting untuk implementasi ViT skala besar.
tautan yang berhubungan
- Makalah Asli Google Brain tentang ViT
- Arsitektur Transformator
- Situs Web OneProxy untuk solusi server proxy yang terkait dengan ViT.
Catatan: Artikel ini dibuat untuk tujuan pendidikan dan informasi dan mungkin memerlukan pembaruan lebih lanjut untuk mencerminkan penelitian dan perkembangan terkini di bidang ViT (Vision Transformer).
