Jaké transformátory znáte pro úlohy počítačového vidění (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

V úlohách počítačového vidění se transformátory používají k zpracování obrázků a videí, nahrazují nebo doplňují klasické konvoluční neuronové sítě. Hlavní architektury:

• ViT (Vision Transformer) — první úspěšný transformátor pro obrázky, který rozděluje obrázek na části a zpracovává je jako sekvenci tokenů, podobně jako slova v NLP.

• Swin Transformer — vylepšení ViT s využitím hierarchické struktury a okenních mechanismů pozornosti, což umožňuje efektivní škálování a zohlednění lokálních kontextů.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimalizace ViT s metodami tréninku, které umožňují dosáhnout dobrých výsledků na menších datových sadách.

• DETR (Detection Transformer) — transformátor pro úlohu detekce objektů, který kombinuje konvoluční sítě a transformátory pro přímé předpovědi bez nutnosti složitých postprocesů.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — metoda předtrénování transformátorů na obrázcích s využitím maskování a obnovy, podobně jako BERT v NLP.

Každý z těchto modelů řeší různé úkoly a zlepšuje efektivitu zpracování vizuálních dat díky architektonickým inovacím a metodám tréninku.