Kompyuter Ko'rish vazifalar uchun qaysi transformatorlarni bilasiz (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?

Kompyuter ko'rish vazifalarida, transformatorlar tasvirlar va videolarni qayta ishlash uchun ishlatiladi, an'anaviy konvolyutsion neyron tarmoqlarni o'rnini bosadi yoki qo'shimcha qiladi. Asosiy arxitekturalar:

• ViT (Vision Transformer) — tasvirlar uchun muvaffaqiyatli birinchi transformator, u tasvirni parchalarga bo'lib, ularni NLPdagi so'zlar kabi tokenlar ketma-ketligi sifatida ishlaydi.

• Swin Transformer — ViT ning yaxshilanishi, hierarxik tuzilma va oynaga asoslangan diqqat mexanizmlari bilan, bu esa samarali kengaytirish va mahalliy kontekstlarni hisobga olish imkonini beradi.

• DeiT (Data-efficient Image Transformer) — ViT ning optimallashtirilishi, kichikroq ma'lumotlar to'plamlarida yaxshi natijalar olish imkonini beradigan o'qitish usullari bilan.

• DETR (Detection Transformer) — ob'ektlarni aniqlash vazifasi uchun transformator, konvolyutsion tarmoqlar va transformatorlarni birlashtirib, murakkab post-jarayonlarsiz to'g'ridan-to'g'ri ob'ektlarni bashorat qiladi.

• BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) — maskirovka va tiklash usullari bilan tasvirlar ustida transformatorlarni oldindan o'qitish usuli, NLPdagi BERT ga o'xshash.

Har bir model turli vazifalarni hal qiladi va arxitektura innovatsiyalari va o'qitish usullari orqali vizual ma'lumotlarni qayta ishlash samaradorligini oshiradi.