Кои трансформатори знаете за задачи по Компютърно зрение (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

В задачите на Компютърното зрение трансформаторите се използват за обработка на изображения и видеа, заменяйки или допълвайки класическите конволюционни невронни мрежи. Основни архитектури:

• ViT (Vision Transformer) — първият успешен трансформатор за изображения, който разделя изображението на парчета и ги обработва като последователност от токени, подобно на думите в NLP.

• Swin Transformer — подобрение на ViT с използване на йерархична структура и механизми за внимание базирани на прозорци, което позволява ефективно мащабиране и вземане под внимание на локални контексти.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — оптимизация на ViT с методи за обучение, които позволяват постигане на добри резултати на по-малки набори от данни.

• DETR (Detection Transformer) — трансформатор за задачата за откриване на обекти, който комбинира конволюционни мрежи и трансформатори за директни предсказания без необходимост от сложни постобработки.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — метод за предварително обучение на трансформатори върху изображения с използване на маскиране и възстановяване, подобно на BERT в NLP.

Всеки от тези модели решава различни задачи и подобрява ефективността на обработката на визуални данни чрез архитектурни иновации и методи на обучение.