Breve informa\u00e7\u00e3o sobre ViT (Vision Transformer)<\/p>\n
Vision Transformer (ViT) \u00e9 uma arquitetura de rede neural inovadora que utiliza a arquitetura Transformer, projetada principalmente para processamento de linguagem natural, no dom\u00ednio da vis\u00e3o computacional. Ao contr\u00e1rio das redes neurais convolucionais (CNNs) tradicionais, o ViT emprega mecanismos de autoaten\u00e7\u00e3o para processar imagens em paralelo, alcan\u00e7ando desempenho de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o em diversas tarefas de vis\u00e3o computacional.<\/p>\n
O Vision Transformer foi apresentado pela primeira vez por pesquisadores do Google Brain em um artigo intitulado \u201cAn Image is Worth 16\u00d716 Words: Transformers for Image Recognition at Scale\u201d, publicado em 2020. A pesquisa surgiu da ideia de adaptar a arquitetura do Transformer, originalmente criado por Vaswani et al. em 2017 para processamento de texto, para lidar com dados de imagem. O resultado foi uma mudan\u00e7a inovadora no reconhecimento de imagens, levando a maior efici\u00eancia e precis\u00e3o.<\/p>\n
ViT trata uma imagem como uma sequ\u00eancia de patches, semelhante \u00e0 forma como o texto \u00e9 tratado como uma sequ\u00eancia de palavras na PNL. Ele divide a imagem em pequenos fragmentos de tamanho fixo e os incorpora linearmente em uma sequ\u00eancia de vetores. O modelo ent\u00e3o processa esses vetores usando mecanismos de autoaten\u00e7\u00e3o e redes feed-forward, aprendendo rela\u00e7\u00f5es espaciais e padr\u00f5es complexos dentro da imagem.<\/p>\n
A estrutura do ViT consiste em uma camada inicial de patch e incorpora\u00e7\u00e3o seguida por uma s\u00e9rie de blocos Transformer. Cada bloco cont\u00e9m uma camada de autoaten\u00e7\u00e3o com v\u00e1rios cabe\u00e7otes e redes neurais feed-forward.<\/p>\n