Que transformadores conhece para tarefas de Visão Computacional (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

Em tarefas de Visão por Computador, os transformadores são utilizados para processar imagens e vídeos, substituindo ou complementando as redes neurais convolucionais clássicas. Arquiteturas principais:

• ViT (Vision Transformer) — o primeiro transformador bem-sucedido para imagens, que divide a imagem em patches e os processa como uma sequência de tokens, semelhante às palavras em NLP.

• Swin Transformer — melhoria do ViT com o uso de uma estrutura hierárquica e mecanismos de atenção baseados em janelas, permitindo escalar de forma eficiente e considerar contextos locais.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — otimização do ViT com métodos de treinamento que permitem obter bons resultados em conjuntos de dados menores.

• DETR (Detection Transformer) — transformador para a tarefa de detecção de objetos, combinando redes convolucionais e transformadores para previsões diretas sem necessidade de pós-processamentos complexos.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — método de pré-treinamento de transformadores em imagens usando mascaramento e recuperação, semelhante ao BERT em NLP.

Cada um desses modelos resolve tarefas diferentes e melhora a eficiência do processamento de dados visuais por meio de inovações arquitetônicas e métodos de treinamento.