Krótka informacja o ViT (Transformator wizyjny)
Vision Transformer (ViT) to innowacyjna architektura sieci neuronowej wykorzystująca architekturę Transformer, zaprojektowaną przede wszystkim do przetwarzania języka naturalnego w dziedzinie widzenia komputerowego. W przeciwieństwie do tradycyjnych splotowych sieci neuronowych (CNN), ViT wykorzystuje mechanizmy samouważności do równoległego przetwarzania obrazów, osiągając najnowocześniejszą wydajność w różnych zadaniach związanych z widzeniem komputerowym.
Historia powstania ViT (transformatora wizyjnego) i pierwsza wzmianka o nim
Transformator wizyjny został po raz pierwszy wprowadzony przez badaczy z Google Brain w artykule zatytułowanym „An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” opublikowanym w 2020 r. Badania wynikały z pomysłu adaptacji architektury Transformer, pierwotnie stworzony przez Vaswani i in. w 2017 r. do przetwarzania tekstu, do obsługi danych obrazowych. Rezultatem była przełomowa zmiana w rozpoznawaniu obrazów, prowadząca do poprawy wydajności i dokładności.
Szczegółowe informacje o ViT (Transformator wizyjny): Rozszerzenie tematu
ViT traktuje obraz jako sekwencję plam, podobnie jak tekst jest traktowany jako ciąg słów w NLP. Dzieli obraz na małe obszary o stałym rozmiarze i liniowo osadza je w sekwencji wektorów. Model następnie przetwarza te wektory, korzystając z mechanizmów samouważności i sieci wyprzedzających, ucząc się relacji przestrzennych i złożonych wzorców na obrazie.
Kluczowe komponenty:
- Łatki: Obrazy są podzielone na małe obszary (np. 16×16).
- Osadzenia: Łaty są konwertowane na wektory poprzez osadzanie liniowe.
- Kodowanie pozycyjne: Do wektorów dodawana jest informacja o położeniu.
- Mechanizm samouwagi: Model zajmuje się jednocześnie wszystkimi częściami obrazu.
- Sieci ze sprzężeniem zwrotnym: Są one wykorzystywane do przetwarzania obsługiwanych wektorów.
Wewnętrzna struktura ViT (transformatora wizyjnego)
Struktura ViT składa się z początkowej warstwy łatania i osadzania, po której następuje szereg bloków transformatora. Każdy blok zawiera wielogłowicową warstwę samouważności i sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym.
- Warstwa wejściowa: Obraz jest dzielony na fragmenty i osadzany jako wektory.
- Bloki transformatorowe: Wiele warstw, które obejmują:
- Wielogłowa samouważność
- Normalizacja
- Sieć neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym
- Dodatkowa normalizacja
- Warstwa wyjściowa: Ostateczny szef klasyfikacji.
Analiza kluczowych cech ViT (transformatora wizyjnego)
- Przetwarzanie równoległe: W przeciwieństwie do CNN, ViT przetwarza informacje jednocześnie.
- Skalowalność: Działa dobrze z różnymi rozmiarami obrazów.
- Uogólnienie: Można go zastosować do różnych zadań związanych z widzeniem komputerowym.
- Wydajność danych: Wymaga obszernych danych do szkolenia.
Rodzaje ViT (transformator wizyjny)
| Typ | Opis |
|---|---|
| Baza ViT | Oryginalny model ze standardowymi ustawieniami. |
| Hybrydowy ViT | W połączeniu z warstwami CNN dla dodatkowej elastyczności. |
| Destylowany ViT | Mniejsza i wydajniejsza wersja modelu. |
Sposoby wykorzystania ViT (transformatora wizyjnego), problemy i ich rozwiązania
Używa:
- Klasyfikacja obrazu
- Wykrywanie obiektów
- Semantyczna segmentacja
Problemy:
- Wymaga dużych zbiorów danych
- Obliczeniowo drogie
Rozwiązania:
- Rozszerzanie danych
- Korzystanie z wstępnie wyszkolonych modeli
Główna charakterystyka i porównania z podobnymi terminami
| Funkcja | ViT | Tradycyjny CNN |
|---|---|---|
| Architektura | Oparta na transformatorze | Oparte na splocie |
| Przetwarzanie równoległe | Tak | NIE |
| Skalowalność | Wysoki | Różnie |
| Dane szkoleniowe | Wymaga więcej | Generalnie wymaga mniej |
Perspektywy i technologie przyszłości związane z ViT
ViT toruje drogę przyszłym badaniom w takich obszarach, jak uczenie się multimodalne, obrazowanie 3D i przetwarzanie w czasie rzeczywistym. Ciągłe innowacje mogą prowadzić do jeszcze wydajniejszych modeli i szerszych zastosowań w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, bezpieczeństwie i rozrywce.
Jak serwery proxy mogą być używane lub powiązane z ViT (Vision Transformer)
Serwery proxy, takie jak te dostarczane przez OneProxy, mogą odegrać kluczową rolę w szkoleniu modeli ViT. Mogą umożliwić dostęp do zróżnicowanych i rozproszonych geograficznie zbiorów danych, zwiększając prywatność danych i zapewniając płynną łączność w przypadku rozproszonych szkoleń. Integracja ta jest szczególnie istotna w przypadku wdrożeń ViT na dużą skalę.
powiązane linki
- Oryginalny artykuł Google Brain na temat ViT
- Architektura transformatorowa
- Strona internetowa OneProxy dla rozwiązań serwerów proxy związanych z ViT.
Uwaga: ten artykuł został stworzony w celach edukacyjnych i informacyjnych i może wymagać dalszych aktualizacji, aby uwzględnić najnowsze badania i osiągnięcia w dziedzinie ViT (Transformator wizyjny).
