Aké transformátory poznáte pre úlohy počítačového videnia (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

V úlohách počítačového videnia sa transformátory používajú na spracovanie obrázkov a videí, nahradzujúc alebo dopĺňajúc klasické konvolučné neurónové siete. Hlavné architektúry:

• ViT (Vision Transformer) — prvý úspešný transformátor pre obrázky, ktorý rozdeľuje obrázok na časti a spracováva ich ako sekvenciu tokenov, podobne ako slová v NLP.

• Swin Transformer — vylepšenie ViT s využitím hierarchickej štruktúry a oknových mechanizmov pozornosti, čo umožňuje efektívne škálovanie a zohľadňovanie lokálnych kontextov.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimalizácia ViT s metódami tréningu, ktoré umožňujú dosiahnuť dobré výsledky na menších dátových súboroch.

• DETR (Detection Transformer) — transformátor pre úlohu detekcie objektov, ktorý kombinuje konvolučné siete a transformátory pre priame predpovede bez potreby zložitých post-processov.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — metóda predtrénovania transformátorov na obrázkoch s použitím maskovania a obnovy, podobne ako BERT v NLP.

Každý z týchto modelov rieši rôzne úlohy a zlepšuje efektívnosť spracovania vizuálnych dát prostredníctvom architektonických inovácií a metód tréningu.