Ce transformatoare cunoașteți pentru sarcinile de Viziune Computerizată (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

În sarcinile de Viziune Computerizată, transformatoarele sunt utilizate pentru procesarea imaginilor și videoclipurilor, înlocuind sau completând rețelele neuronale convoluționale clasice. Arhitecturi principale:

• ViT (Vision Transformer) — primul transformator de succes pentru imagini, care împarte imaginea în patch-uri și le procesează ca o secvență de token-uri, similar cu cuvintele în NLP.

• Swin Transformer — îmbunătățirea ViT cu utilizarea unei structuri ierarhice și a mecanismelor de atenție bazate pe ferestre, ceea ce permite scalarea eficientă și luarea în considerare a contextelor locale.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimizarea ViT cu metode de antrenament care permit obținerea unor rezultate bune pe seturi de date mai mici.

• DETR (Detection Transformer) — transformator pentru sarcina de detectare a obiectelor, combinând rețele convoluționale și transformatoare pentru predicții directe fără necesitatea unor post-procese complexe.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — metodă de pre-antrenare a transformatoarelor pe imagini folosind mascarea și recuperarea, similar cu BERT în NLP.

Fiecare dintre aceste modele rezolvă sarcini diferite și îmbunătățește eficiența procesării datelor vizuale prin inovații arhitecturale și metode de antrenament.