Полное руководство по преобразованию видения - на пути к науке о данных
• Vision Transformer (ViT) - революционное достижение в области компьютерного зрения. • ViT был представлен Алексеем Досовицким и др. в 2021 году. • Трансформаторы стали ключом к высокой производительности в задачах НЛП. • Проблема адаптации механизма внимания к изображениям была решена путем преобразования изображения в последовательность патчей. • ViT использует патчи с разрешением 16x16 пикселей. • Архитектура ViT включает трансформаторный кодер, позиционное кодирование и токен CLS. • ViT хорошо масштабируется при увеличении объема данных и параметров, но традиционные CNN могут быть более эффективными при ограниченном количестве данных. • Встраиваемые фильтры ViT повторяют те, что используются в CNN, улавливая основные визуальные текстуры. • Позиционные вложения ViT демонстрируют закономерность, при которой значения одинаковы в пределах одной и той же строки или столбца. • Механизм внимания ViT развивается на всех уровнях сети, начиная с локального внимания и переключаясь на глобальное по мере обработки изображения.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
