Kokius transformatorius žinote kompiuterinės vizijos užduotims (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

Kompiuterinio matymo užduotyse transformatoriai naudojami vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimui, pakeičiant arba papildant klasikinius konvoliucinius neuroninius tinklus. Pagrindinės architektūros:

• ViT (Vision Transformer) — pirmasis sėkmingas transformatorius vaizdams, kuris padalija vaizdą į dalis ir jas apdoroja kaip seką žetonų, panašiai kaip žodžius NLP.

• Swin Transformer — ViT patobulinimas naudojant hierarchinę struktūrą ir lango pagrįstus dėmesio mechanizmus, leidžiančius efektyviai skalę ir atsižvelgti į vietinius kontekstus.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — ViT optimizavimas mokymo metodais, leidžiančiais pasiekti gerų rezultatų mažesniuose duomenų rinkiniuose.

• DETR (Detection Transformer) — transformatorius objektų aptikimo užduočiai, jungiantis konvoliucinius tinklus ir transformatorius tiesioginėms prognozėms be sudėtingos postapdorojimo.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — transformatorių išankstinio mokymo metodas vaizduose naudojant maskavimą ir atkūrimą, panašiai kaip BERT NLP.

Kiekvienas iš šių modelių sprendžia skirtingas užduotis ir gerina vizualinių duomenų apdorojimo efektyvumą per architektūrinius naujoves ir mokymo metodus.