Какие знаете трансформеры для задач Computer Vision (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

В задачах Computer Vision трансформеры применяются для обработки изображений и видео, заменяя или дополняя классические сверточные нейросети. Основные архитектуры:

• ViT (Vision Transformer) — первый успешный трансформер для изображений, разбивающий картинку на патчи и обрабатывающий их как последовательность токенов, аналогично словам в NLP.

• Swin Transformer — улучшение ViT с использованием иерархической структуры и оконных (window-based) механизмов внимания, что позволяет эффективно масштабироваться и учитывать локальные контексты.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — оптимизация ViT с методами обучения, позволяющими добиться хороших результатов на меньших датасетах.

• DETR (Detection Transformer) — трансформер для задачи объектного детектирования, объединяющий сверточные сети и трансформеры для прямого предсказания объектов без необходимости в сложных постобработках.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — метод предобучения трансформера на изображениях с использованием маскирования и восстановления, аналогично BERT в NLP.

Каждая из этих моделей решает разные задачи и улучшает эффективность обработки визуальных данных за счет архитектурных новшеств и методов обучения.