Quels transformateurs connaissez-vous pour les tâches de Vision par Ordinateur (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT) ?

Dans les tâches de Vision par Ordinateur, les transformateurs sont utilisés pour traiter des images et des vidéos, en remplaçant ou en complétant les réseaux neuronaux convolutifs classiques. Architectures principales:

• ViT (Vision Transformer) — le premier transformateur réussi pour les images, qui divise l'image en patches et les traite comme une séquence de tokens, similaire aux mots en NLP.

• Swin Transformer — amélioration de ViT avec l'utilisation d'une structure hiérarchique et de mécanismes d'attention basés sur des fenêtres, permettant une mise à l'échelle efficace et la prise en compte des contextes locaux.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimisation de ViT avec des méthodes d'entraînement permettant d'obtenir de bons résultats sur des ensembles de données plus petits.

• DETR (Detection Transformer) — transformateur pour la tâche de détection d'objets, combinant réseaux convolutifs et transformateurs pour des prédictions directes sans nécessiter de post-traitements complexes.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — méthode de pré-entraînement de transformateurs sur des images utilisant le masquage et la récupération, similaire à BERT en NLP.

Chacun de ces modèles résout différentes tâches et améliore l'efficacité du traitement des données visuelles grâce à des innovations architecturales et des méthodes d'entraînement.