Kādus transformatorus jūs zināt datorredzes uzdevumiem (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

Datorredzes uzdevumos ietvaros transformatori tiek izmanto, lai apstrādātu attēlus un video, aizstājot vai papildinot klasiskās konvolucionālās neironu tīklus. Galvenās arhitektūras:

• ViT (Vision Transformer) — pirmais veiksmīgais transformators attēliem, kas sadala attēlu gabalos un apstrādā tos kā tokenu secību, līdzīgi kā vārdi NLP.

• Swin Transformer — ViT uzlabošana ar hierarhisku struktūru un logu bāzētiem uzmanības mehānismiem, kas ļauj efektīvi mērogot un ņemt vērā vietējos kontekstus.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — ViT optimizācija ar apmācības metodēm, kas ļauj sasniegt labus rezultātus mazākos datu kopumos.

• DETR (Detection Transformer) — transformators objekta noteikšanai, kas apvieno konvolucionālos tīklus un transformatorus tiešām prognozēm bez sarežģītas postapstrādes.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — transformatoru priekšapmācības metode attēlos, izmantojot maskēšanu un atjaunošanu, līdzīgi kā BERT NLP.

Katrs no šiem modeļiem risina dažādus uzdevumus un uzlabo vizuālo datu apstrādes efektivitāti ar arhitektūras inovācijām un apmācības metodēm.