اطلاعات مختصری در مورد ViT (Vision Transformer)
Vision Transformer (ViT) یک معماری شبکه عصبی ابتکاری است که از معماری Transformer استفاده می کند که عمدتاً برای پردازش زبان طبیعی در حوزه بینایی کامپیوتر طراحی شده است. برخلاف شبکه‌های عصبی کانولوشنال سنتی (CNN)، ViT از مکانیسم‌های خودتوجهی برای پردازش تصاویر به صورت موازی استفاده می‌کند و به عملکرد پیشرفتهای در وظایف مختلف بینایی کامپیوتری دست می‌یابد.
تاریخچه پیدایش ViT (Vision Transformer) و اولین ذکر آن
Vision Transformer برای اولین بار توسط محققان Google Brain در مقاله ای با عنوان "یک تصویر ارزش 16×16 کلمه دارد: ترانسفورماتورهایی برای تشخیص تصویر در مقیاس" در سال 2020 منتشر شد. ایجاد شده توسط واسوانی و همکاران. در سال 2017 برای پردازش متن، برای رسیدگی به داده های تصویر. نتیجه یک تغییر پیشگامانه در تشخیص تصویر بود که منجر به بهبود کارایی و دقت شد.
اطلاعات دقیق در مورد ViT (Vision Transformer): گسترش موضوع
ViT یک تصویر را به‌عنوان دنباله‌ای از وصله‌ها در نظر می‌گیرد، مشابه روشی که متن به‌عنوان دنباله‌ای از کلمات در NLP در نظر گرفته می‌شود. تصویر را به تکه های کوچک با اندازه ثابت تقسیم می کند و آنها را به صورت خطی در یک دنباله از بردارها جاسازی می کند. سپس مدل این بردارها را با استفاده از مکانیسم‌های توجه به خود و شبکه‌های پیشخور، یادگیری روابط فضایی و الگوهای پیچیده درون تصویر پردازش می‌کند.
اجزای کلیدی:
- وصله ها: تصاویر به تکه های کوچک (مثلاً 16×16) تقسیم می شوند.
- جاسازی ها: وصله ها از طریق جاسازی های خطی به بردار تبدیل می شوند.
- رمزگذاری موقعیت: اطلاعات موقعیتی به بردارها اضافه می شود.
- مکانیسم توجه به خود: مدل به تمام قسمت های تصویر به طور همزمان توجه می کند.
- شبکه های فید فوروارد: اینها برای پردازش بردارهای مورد استفاده قرار می گیرند.
ساختار داخلی ViT (Vision Transformer)
ساختار ViT از یک لایه وصله و تعبیه اولیه تشکیل شده است که توسط یک سری بلوک ترانسفورماتور دنبال می شود. هر بلوک شامل یک لایه خودتوجهی چند سر و شبکه های عصبی پیشخور است.
- لایه ورودی: تصویر به تکه‌هایی تقسیم شده و به‌عنوان بردار تعبیه شده است.
- بلوک های ترانسفورماتور: چندین لایه که شامل:
- خود توجهی چند سر
- عادی سازی
- شبکه عصبی فید فوروارد
- عادی سازی اضافی
- لایه خروجی: یک سر طبقه بندی نهایی
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی ViT (Vision Transformer)
- پردازش موازی: برخلاف CNN ها، ViT اطلاعات را به طور همزمان پردازش می کند.
- مقیاس پذیری: با اندازه های مختلف تصویر به خوبی کار می کند.
- تعمیم: می تواند برای کارهای مختلف بینایی کامپیوتر اعمال شود.
- کارایی داده: به داده های گسترده ای برای آموزش نیاز دارد.
انواع ViT (Vision Transformer)
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| پایه ViT | مدل اصلی با تنظیمات استاندارد. |
| Hybrid ViT | برای انعطاف بیشتر با لایه های CNN ترکیب شده است. |
| ViT مقطر | یک نسخه کوچکتر و کارآمدتر از مدل. |
راه‌های استفاده از ViT (ترانسفورماتور بینایی)، مشکلات و راه‌حل‌های آنها
موارد استفاده:
- طبقه بندی تصویر
- تشخیص شی
- تقسیم بندی معنایی
چالش ها و مسائل:
- به مجموعه داده های بزرگی نیاز دارد
- از نظر محاسباتی گران است
راه حل ها:
- افزایش داده ها
- استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
ویژگی های اصلی و مقایسه با اصطلاحات مشابه
| ویژگی | ViT | سی ان ان سنتی |
|---|---|---|
| معماری | مبتنی بر ترانسفورماتور | مبتنی بر پیچیدگی |
| پردازش موازی | آره | خیر |
| مقیاس پذیری | بالا | متفاوت است |
| داده های آموزشی | بیشتر نیاز دارد | به طور کلی کمتر نیاز دارد |
دیدگاه ها و فناوری های آینده مرتبط با ViT
ViT راه را برای تحقیقات آینده در زمینه هایی مانند یادگیری چندوجهی، تصویربرداری سه بعدی و پردازش بلادرنگ هموار می کند. تداوم نوآوری می‌تواند به مدل‌های کارآمدتر و کاربردهای گسترده‌تر در سراسر صنایع، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، امنیت و سرگرمی منجر شود.
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با ViT (Vision Transformer) مرتبط شد
سرورهای پروکسی، مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy، می توانند در آموزش مدل های ViT مفید باشند. آنها می توانند دسترسی به مجموعه داده های متنوع و جغرافیایی توزیع شده، افزایش حریم خصوصی داده ها، و اطمینان از اتصال روان برای آموزش های توزیع شده را فعال کنند. این ادغام به ویژه برای پیاده سازی در مقیاس بزرگ ViT بسیار مهم است.
لینک های مربوطه
- مقاله اصلی Google Brain در ViT
- معماری ترانسفورماتور
- وب سایت OneProxy برای راه حل های سرور پروکسی مربوط به ViT.
توجه: این مقاله برای اهداف آموزشی و اطلاعاتی ایجاد شده است و ممکن است برای منعکس کردن آخرین تحقیقات و پیشرفت‌ها در زمینه ViT (Vision Transformer) به به‌روزرسانی‌های بیشتری نیاز داشته باشد.
