¿Qué transformadores conoce para tareas de Visión por Computadora (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

En tareas de Visión por Computadora, los transformadores se utilizan para procesar imágenes y videos, reemplazando o complementando las redes neuronales convolucionales clásicas. Arquitecturas principales:

• ViT (Vision Transformer) — el primer transformador exitoso para imágenes, que divide la imagen en parches y los procesa como una secuencia de tokens, similar a las palabras en NLP.

• Swin Transformer — mejora de ViT con el uso de una estructura jerárquica y mecanismos de atención basados en ventanas, lo que permite escalar de manera eficiente y considerar contextos locales.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimización de ViT con métodos de entrenamiento que permiten obtener buenos resultados en conjuntos de datos más pequeños.

• DETR (Detection Transformer) — transformador para la tarea de detección de objetos, que combina redes convolucionales y transformadores para predicciones directas sin necesidad de postprocesamientos complejos.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — método de preentrenamiento de transformadores en imágenes usando enmascaramiento y recuperación, similar a BERT en NLP.

Cada uno de estos modelos resuelve diferentes tareas y mejora la eficiencia del procesamiento de datos visuales mediante innovaciones arquitectónicas y métodos de entrenamiento.