Milliseid transformaatoreid teate arvutinägemise ülesannete jaoks (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

Arvutinägemise ülesannetes kasutatakse transformaatoreid piltide ja videote töötlemiseks, asendades või täiustades klassikalisi konvolutsioonivõrke. Peamised arhitektuurid:

• ViT (Vision Transformer) — esimene edukas transformator piltidele, mis jagab pildi tükkideks ja töötleb neid nagu tokenite jada, sarnaselt NLP-s sõnadele.

• Swin Transformer — ViT täiendus hierarhilise struktuuri ja akna-põhiste tähelepanu mehhanismidega, mis võimaldavad tõhusat skaleerimist ja kohalike kontekstide arvestamist.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — ViT optimeerimine treeningmeetoditega, mis võimaldavad saavutada häid tulemusi väiksematel andmekogumitel.

• DETR (Detection Transformer) — transformator objektide tuvastamise ülesandele, mis ühendab konvolutsioonivõrke ja transformaatoreid otse prognooside tegemiseks, ilma keerulise järeltöötluseta.

• BEiT (Bidirectional Encoder from Image Transformers) — transformaatoreid eeltreenimise meetod piltidel, kasutades maskimist ja taastamist, sarnaselt BERT-ile NLP-s.

Iga mudel lahendab erinevaid ülesandeid ning parandab visuaalsete andmete töötlemise tõhusust arhitektuuriliste uuenduste ja treeningmeetodite kaudu.