Koje transformere poznajete za zadatke Računarskog Vida (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

U zadacima računarskog vida, transformatori se koriste za obradu slika i video snimaka, zamenjujući ili dopunjavajući klasične konvolucione neuronske mreže. Glavne arhitekture:

• ViT (Vision Transformer) — prvi uspešan transformator za slike, koji deli sliku na delove i obrađuje ih kao sekvencu tokena, slično rečima u NLP.

• Swin Transformer — poboljšanje ViT-a korišćenjem hijerarhijske strukture i mehanizama pažnje zasnovanih na prozorima, što omogućava efikasno skaliranje i uzimanje u obzir lokalnih konteksta.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — optimizacija ViT-a sa metodama obuke koje omogućavaju postizanje dobrih rezultata na manjim skupovima podataka.

• DETR (Detection Transformer) — transformator za zadatak detekcije objekata, koji kombinuje konvolucione mreže i transformere za direktne predviđanja bez potrebe za složenim postprocesiranjem.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — metoda predtreniranja transformera na slikama koristeći maskiranje i oporavak, slično BERT-u u NLP.

Svaki od ovih modela rešava različite zadatke i poboljšava efikasnost obrade vizuelnih podataka putem arhitektonskih inovacija i metoda obuke.