Hansı transformatorları Bilgisayar Görüşü tapşırıqları üçün bilirsiniz (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

Kompüter Görüşü tapşırıqlarında, transformatorlar şəkilləri və videoları emal etmək üçün istifadə olunur, klassik konvolyusiya neyron şəbəkələrini əvəz edir və ya tamamlayır. Əsas memarlıq:

• ViT (Vision Transformer) — şəkillər üçün uğurlu ilk transformator, şəkli parçalara bölür və onları NLP-də sözlər kimi tokenlər ardıcıllığı kimi emal edir.

• Swin Transformer — ViT-nin inkişafı, hiyerarşik struktur və pəncərə əsaslı diqqət mexanizmlərindən istifadə etməklə, səmərəli miqyaslandırma və yerli kontekstləri nəzərə almağa imkan verir.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — ViT-nin optimallaşdırılması, kiçik məlumat dəstlərində yaxşı nəticələr əldə etməyə imkan verən təlim metodları ilə.

• DETR (Detection Transformer) — obyekt aşkarlanması üçün transformator, konvolyusiya şəbəkələri və transformatorları birləşdirərək, mürəkkəb post-emal olmadan obyektləri birbaşa proqnozlaşdırır.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — maskalama və bərpa istifadə edərək şəkillər üzərində transformatorların əvvəlcədən təlimi metodu, NLP-də BERT-ə bənzər.

Hər biri müxtəlif tapşırıqları həll edir və memarlıq yenilikləri və təlim metodları ilə vizual məlumatların emalının səmərəliliyini artırır.