Ποια μετασχηματιστές γνωρίζετε για εργασίες Υπολογιστικής Όρασης (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT);

Στα καθήκοντα της Υπολογιστικής Ορασης, οι μετασχηματιστές χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία εικόνων και βίντεο, αντικαθιστώντας ή συμπληρώνοντας τις κλασικές συνελικτικές νευρωνικές δικτύες. Κύριες αρχιτεκτονικές:

• ViT (Vision Transformer) — ο πρώτος επιτυχής μετασχηματιστής για εικόνες, που διαχωρίζει την εικόνα σε τμήματα και τα επεξεργάζεται ως μια ακολουθία από tokens, παρόμοια με τις λέξεις σε NLP.

• Swin Transformer — βελτίωση του ViT με χρήση ιεραρχικής δομής και μηχανισμών προσοχής βασισμένων σε παράθυρα, που επιτρέπει αποτελεσματική κλιμάκωση και λήψη υπόψη των τοπικών συμφραζομένων.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — βελτιστοποίηση του ViT με μεθόδους εκπαίδευσης που επιτρέπουν την επίτευξη καλών αποτελεσμάτων σε μικρότερα σύνολα δεδομένων.

• DETR (Detection Transformer) — μετασχηματιστής για την ανίχνευση αντικειμένων, που συνδυάζει συνελικτικά δίκτυα και μετασχηματιστές για άμεσες προβλέψεις χωρίς την ανάγκη πολύπλοκης μετα-επεξεργασίας.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — μέθοδος προεκπαίδευσης μετασχηματιστών σε εικόνες με χρήση μάσκας και ανάκτησης, παρόμοια με το BERT στο NLP.

Κάθε ένα από αυτά τα μοντέλα επιλύει διαφορετικά καθήκοντα και βελτιώνει την αποδοτικότητα της επεξεργασίας οπτικών δεδομένων μέσω καινοτομιών στην αρχιτεκτονική και μεθόδων εκπαίδευσης.