Milyen transzformereket ismer a Számítógépes Látás feladataihoz (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

A Számítógépes Látás feladataiban a transzformátorokat képek és videók feldolgozására használják, helyettesítve vagy kiegészítve a klasszikus konvolúciós neurális hálókat. Főbb architektúrák:

• ViT (Vision Transformer) — az első sikeres transzformátor képekhez, amely felosztja a képet részekre, és tokenek sorozataként dolgozza fel, hasonlóan a szavakhoz az NLP-ben.

• Swin Transformer — a ViT fejlesztése hierarchikus struktúrával és ablak-alapú figyelem mechanizmusokkal, amelyek hatékony skálázást és helyi kontextusok figyelembevételét teszik lehetővé.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — a ViT optimalizálása olyan tanulási módszerekkel, amelyek jó eredményeket érnek el kisebb adathalmazokon.

• DETR (Detection Transformer) — objektumfelismerő transzformátor, amely konvolúciós hálózatokat és transzformátorokat ötvöz, közvetlen objektum-előrejelzést tesz lehetővé bonyolult utófeldolgozás nélkül.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — a transzformátorok előképzése képeken maszkolással és helyreállítással, hasonlóan a BERT-hez az NLP-ben.

Minden modell különböző feladatokat old meg, és az architekturális újítások és tanulási módszerek révén javítja a vizuális adatok feldolgozásának hatékonyságát.