Vision Transformers (ViT) и их растущее влияние на компьютерное зрение

В течение многих лет сверточные нейронные сети (CNN) Были выбором по умолчанию для компьютерного зрения. Они способствовали прорывам в классификации изображений, обнаружении объектов и сегментации. Но по мере развития области глубокого обучения новая архитектура меняет ситуацию: Трансформаторы зрения (ВиЦ).

Заимствовано из обработка естественного языка (НЛП)Трансформеры полагаются на механизмы внимания, а не на извилины. Этот сдвиг не только бросил вызов доминированию CNN, но и открыл новые направления в машинной интерпретации визуальных данных. Давайте разберёмся, почему Трансформеры видения набирают популярность, в чем их преимущество и что это означает для будущего компьютерного зрения.

Что отличает Vision Transformers?

В отличие от CNN,Vision Transformers, использующие иерархические свертки для обработки информации на уровне пикселей, разбивают изображение на фрагменты фиксированного размера. Каждый фрагмент затем обрабатывается как «слово» в предложении и поступает в модель Transformer, которая использует внутреннее внимание для фиксации взаимосвязей по всему изображению.

Такой подход имеет ряд существенных преимуществ:

• Глобальная контекстная осведомленность: Сверточные нейронные сети, как правило, улавливают локальные особенности и используют наложение слоёв для построения глобального понимания. В свою очередь, ViT-сети анализируют взаимосвязи по всему изображению с самого начала.

• Масштабируемость с помощью данных: Трансформеры успешно работают с большими наборами данных и размерами моделей, демонстрируя более высокую производительность по мере роста объема данных.

• Гибкость: ViT адаптируются далеко за пределы классификации, превосходя в задачах обнаружения, сегментации и даже мультимодальных задачах, таких как модели зрительно-языкового анализа.

Обзор ViT и CNN

Вот краткое сравнение Vision Transformers и сверточных нейронных сетей:

Рост популярности ViT в исследованиях и промышленности

Когда Google впервые представила Vision Transformers в 2020 году, им требовались огромные наборы данных, такие как JFT-300M, чтобы превзойти сверточные нейронные сети. Поначалу это ограничивало их внедрение. Но с тех пор появились новые технологии, такие как Эффективные преобразователи изображений (DeiT) и гибридные архитектуры сделали ViTs практичными даже при скромных Наборы данных.

Сегодня Vision Transformers находят свое применение в реальном мире:

• Медицинская визуализация: Технологии ViT продемонстрировали многообещающие результаты в таких задачах, как обнаружение опухолей, классификация заболеваний сетчатки и анализ патологических срезов. Их способность улавливать тонкие, глобальные закономерности делает их чрезвычайно подходящими для высокоточной диагностики.

• Автономные транспортные средства: Беспилотные автомобили полагаются на понимание обстановки в режиме реального времени. Системы ViT улучшают обнаружение объектов и распознавание полосы движения за счёт лучшей интеграции контекстных сигналов.

• Безопасность и наблюдение: Технологии ViT все чаще применяются для обнаружения аномалий и распознавания лиц, используя их надежные возможности извлечения признаков.

• Мультимодальный ИИ: Такие модели, как CLIP и DALL·E, сочетают визуальный и текстовый ввод данных, работая на базе трансформаторных магистральных сетей. Это демонстрирует, как ViT играют центральную роль в объединении визуального восприятия и языка.

Проблемы, с которыми сталкиваются Vision Transformers

Несмотря на всю мощь ViT, они не являются панацеей. Их растущая популярность также создаёт проблемы:

• Информационный голод: Для эффективного обучения трансформерам обычно требуются огромные наборы данных. Без достаточного количества аннотированных изображений они могут оказаться менее эффективными по сравнению со сверточным нейронными сетями.

• Вычислительные затраты: Обучение ViT требует значительных вычислительных ресурсов, зачастую превышающих ресурсы CNN. Это может стать препятствием для небольших организаций.

• Объяснимость: Трансформаторы — сложная система. Понимание того, почему ViT делает тот или иной прогноз, остаётся открытым исследовательским вопросом, что важно для таких критически важных областей, как здравоохранение.

Хорошая новость заключается в том, что исследования быстро решают эти проблемы. Самостоятельное обучение, эффективные варианты преобразователей и усовершенствованные методы предварительной подготовки делают ViT более доступными и экономичными.

Будущее компьютерного зрения с ViTs

Становится ясно, что Vision Transformers — это не просто мимолетный тренд. Их архитектура определяет следующее поколение систем искусственного интеллекта. Среди ожидаемых разработок:

• Лучшее обобщение: По мере совершенствования методов предварительной подготовки и переноса обучения ViT потребуется меньше маркированных данных для адаптации к новым задачам.

• Развертывание на периферии: Благодаря оптимизированным моделям ViT вскоре смогут использоваться в мобильных устройствах, носимых устройствах и приложениях Интернета вещей.

• Базовые модели Vision: Подобно тому, как модели, подобные GPT, доминируют в обработке естественного языка (NLP), крупномасштабные модели на основе ViT становятся «базовыми моделями» для компьютерного зрения. Эти модели можно тонко настраивать для решения широкого спектра задач, что сокращает время разработки.

• Интеграция с другими модальностями: ViT продолжат подпитывать мультимодальный ИИ, объединяя зрение, текст и даже речь в единые системы.

Как Macgence AI может помочь

Чтобы Vision Transformers могли полностью раскрыть свой потенциал, необходимы высококачественные данные для обучения. Вот где Macgence AI приходит дюйма

Macgence — компания, предоставляющая данные для обучения искусственному интеллекту. Она специализируется на курирование, аннотирование и предоставление крупномасштабных наборов данных Разработано с учётом передовых моделей машинного обучения. Независимо от того, создаёте ли вы ViT для медицинской диагностики, автономной навигации или аналитики розничной торговли, успех вашей системы зависит от полноты и точности данных, на которых она обучается.

Macgence гарантирует:

• Высококачественные аннотации для обнаружения, сегментации и классификации объектов.

• Наборы данных, специфичные для домена для точной настройки ViT в специализированных отраслях.

• Масштабируемые конвейеры данных которые помогают компаниям преодолеть узкие места в данных при обучении больших моделей.

Благодаря партнерству с Macgence организации смогут раскрыть весь потенциал Vision Transformers и ускорить инновации в области компьютерного зрения.

Заключение

Трансформеры машинного зрения представляют собой важный шаг в развитии того, как машины видят и понимают мир. Они обеспечивают гибкость, масштабируемость и высокую производительность при решении разнообразных задач, что делает их движущей силой будущего компьютерного зрения. С правильными данными для обучения, предоставленными… Macgence AI, предприятия могут использовать эту прорывную технологию и применить ее на практике.

Часто задаваемые вопросы

Предыдущий блог

Следующий блог