ข้อมูลโดยย่อเกี่ยวกับ ViT (Vision Transformer)
Vision Transformer (ViT) เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งออกแบบมาเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นหลักในขอบเขตของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ แตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุน (CNN) แบบดั้งเดิม ViT ใช้กลไกการเอาใจใส่ตนเองเพื่อประมวลผลภาพแบบคู่ขนาน เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ต่างๆ
ประวัติความเป็นมาของต้นกำเนิดของ ViT (Vision Transformer) และการกล่าวถึงครั้งแรก
Vision Transformer เปิดตัวครั้งแรกโดยนักวิจัยจาก Google Brain ในบทความเรื่อง “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” ซึ่งตีพิมพ์ในปี 2020 การวิจัยมีต้นกำเนิดมาจากแนวคิดในการปรับสถาปัตยกรรม Transformer เดิม สร้างโดย Vaswani และคณะ ในปี 2560 สำหรับการประมวลผลข้อความเพื่อจัดการข้อมูลรูปภาพ ผลลัพธ์ที่ได้คือการเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่ในการจดจำภาพ ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับ ViT (Vision Transformer): การขยายหัวข้อ
ViT ปฏิบัติต่อรูปภาพเป็นลำดับของแพตช์ คล้ายกับวิธีที่ข้อความถือเป็นลำดับของคำใน NLP โดยจะแบ่งรูปภาพออกเป็นแพตช์ขนาดคงที่ขนาดเล็ก และฝังรูปภาพเหล่านั้นเป็นลำดับเวกเตอร์เป็นเส้นตรง จากนั้นแบบจำลองจะประมวลผลเวกเตอร์เหล่านี้โดยใช้กลไกการเอาใจใส่ตนเองและเครือข่ายการส่งต่อ เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และรูปแบบที่ซับซ้อนภายในภาพ
ส่วนประกอบสำคัญ:
- แพทช์: รูปภาพจะถูกแบ่งออกเป็นแพตช์เล็กๆ (เช่น 16×16)
- การฝัง: แพตช์จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ผ่านการฝังเชิงเส้น
- การเข้ารหัสตำแหน่ง: ข้อมูลตำแหน่งจะถูกเพิ่มให้กับเวกเตอร์
- กลไกการเอาใจใส่ตนเอง: โมเดลจะดูแลทุกส่วนของภาพพร้อมกัน
- เครือข่ายฟีดส่งต่อ: สิ่งเหล่านี้ใช้ในการประมวลผลเวกเตอร์ที่เข้าร่วม
โครงสร้างภายในของ ViT (Vision Transformer)
โครงสร้างของ ViT ประกอบด้วยการแพตช์เริ่มต้นและการฝังเลเยอร์ ตามด้วยชุดของบล็อก Transformer แต่ละบล็อกประกอบด้วยเลเยอร์การเอาใจใส่ตนเองแบบหลายหัวและโครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดไปข้างหน้า
- เลเยอร์อินพุต: รูปภาพจะถูกแบ่งออกเป็นแพตช์และฝังเป็นเวกเตอร์
- บล็อกหม้อแปลง: หลายชั้นซึ่งประกอบด้วย:
- การเอาใจใส่ตนเองหลายหัว
- การทำให้เป็นมาตรฐาน
- โครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดไปข้างหน้า
- การทำให้เป็นมาตรฐานเพิ่มเติม
- เลเยอร์เอาต์พุต: หัวหน้าฝ่ายจำแนกประเภทขั้นสุดท้าย
การวิเคราะห์คุณสมบัติหลักของ ViT (Vision Transformer)
- การประมวลผลแบบขนาน: ViT ประมวลผลข้อมูลไปพร้อมๆ กัน ต่างจาก CNN
- ความสามารถในการขยายขนาด: ทำงานได้ดีกับภาพขนาดต่างๆ
- ลักษณะทั่วไป: สามารถนำไปใช้กับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่แตกต่างกันได้
- ประสิทธิภาพของข้อมูล: ต้องใช้ข้อมูลที่กว้างขวางสำหรับการฝึกอบรม
ประเภทของ ViT (Vision Transformer)
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| ฐาน ViT | รุ่นดั้งเดิมพร้อมการตั้งค่ามาตรฐาน |
| ไฮบริด ViT | ผสมผสานกับชั้น CNN เพื่อความยืดหยุ่นเพิ่มเติม |
| ViT กลั่น | โมเดลรุ่นที่เล็กลงและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น |
วิธีใช้ ViT (Vision Transformer) ปัญหา และวิธีแก้ปัญหา
ใช้:
- การจำแนกประเภทภาพ
- การตรวจจับวัตถุ
- การแบ่งส่วนความหมาย
ปัญหา:
- ต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- มีราคาแพงในการคำนวณ
โซลูชั่น:
- การเพิ่มข้อมูล
- การใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว
ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบกับข้อกำหนดที่คล้ายกัน
| คุณสมบัติ | ไวที | ซีเอ็นเอ็นแบบดั้งเดิม |
|---|---|---|
| สถาปัตยกรรม | ที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า | อิง Convolution |
| การประมวลผลแบบขนาน | ใช่ | เลขที่ |
| ความสามารถในการขยายขนาด | สูง | แตกต่างกันไป |
| ข้อมูลการฝึกอบรม | ต้องการมากขึ้น | โดยทั่วไปต้องการน้อยกว่า |
มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับ ViT
ViT ปูทางสำหรับการวิจัยในอนาคตในด้านต่างๆ เช่น การเรียนรู้หลายรูปแบบ การสร้างภาพ 3 มิติ และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ นวัตกรรมที่ต่อเนื่องอาจนำไปสู่โมเดลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการใช้งานที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการดูแลสุขภาพ การรักษาความปลอดภัย และความบันเทิง
วิธีการใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับ ViT (Vision Transformer)
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ เช่นเดียวกับที่ OneProxy มอบให้ สามารถเป็นเครื่องมือในการฝึกอบรมโมเดล ViT พวกเขาสามารถเปิดใช้งานการเข้าถึงชุดข้อมูลที่หลากหลายและกระจายตามภูมิศาสตร์ ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และรับประกันการเชื่อมต่อที่ราบรื่นสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจาย การบูรณาการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้งาน ViT ในวงกว้าง
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
- บทความต้นฉบับของ Google Brain เกี่ยวกับ ViT
- สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า
- เว็บไซต์ OneProxy สำหรับโซลูชันพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้องกับ ViT
หมายเหตุ: บทความนี้สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษาและการให้ข้อมูล และอาจต้องมีการอัปเดตเพิ่มเติมเพื่อสะท้อนถึงการวิจัยและพัฒนาล่าสุดในสาขา ViT (Vision Transformer)
