Welke transformers kent u voor Computer Vision-taken (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

In taken uit Computer Vision worden transformers gebruikt voor het verwerken van beelden en video's, waarbij ze klassieke convolutionele neurale netwerken vervangen of aanvullen. Belangrijkste architecturen:

• ViT (Vision Transformer) — de eerste succesvolle transformer voor beelden, die de afbeelding opdeelt in patches en deze behandelt als een sequentie van tokens, vergelijkbaar met woorden in NLP.

• Swin Transformer — verbetering van ViT met gebruik van een hiërarchische structuur en window-gebaseerde aandachtmechanismen, waardoor schaalvergroting efficiënt wordt en lokale contexten worden meegenomen.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimalisatie van ViT met trainingsmethoden die goede resultaten behalen op kleinere datasets.

• DETR (Detection Transformer) — transformer voor objectdetectie, die convolutionele netwerken en transformers combineert voor directe voorspellingen zonder complexe post-processing.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — pre-trainmethode voor transformers op beelden met masking en herstel, vergelijkbaar met BERT in NLP.

Elk van deze modellen lost verschillende taken op en verbetert de efficiëntie van visuele gegevensverwerking door architecturale innovaties en trainingsmethoden.