Ano ang mga aplikasyon ng Transformer Core sa Computer Vision?

Ang pagganap ng Transformer Core sa larangan ng paningin ng computer ay lubos na kapansin-pansin, at ang mekanismo ng pagpapasigla sa sarili ay nagdudulot ng mga bagong ideya at pamamaraan sa pagproseso ng imahe. Narito ang ilang pangunahing mga lugar ng aplikasyon at mga tiyak na halimbawa:

Ang Vision Transformer (VIT) ay isang mahalagang pagpapatupad ng transpormer sa mga gawain sa pag -uuri ng imahe. Hinahati ng VIT ang imahe sa maraming maliliit na patch (mga patch), pagkatapos ay tinatrato ang mga patch na ito bilang mga pagkakasunud-sunod ng pag-input, at natututo ang mga pandaigdigang tampok ng imahe sa pamamagitan ng isang mekanismo ng pagpipigil sa sarili. Ang pamamaraang ito ay gumaganap nang maayos sa maraming mga datasets tulad ng Imagenet, kahit na lumampas sa tradisyonal na convolutional neural network (CNN).

Ang mga gawain ng pagtuklas ng object ay naglalayong makilala ang mga bagay at ang kanilang mga lokasyon sa mga imahe. Ang Detection Transformer (DETR) ay isang makabagong balangkas na pinagsasama ang transpormer at CNN upang direktang mahulaan ang mga kahon ng pagbubuklod at mga label ng klase. Pinapadali ng DETR ang tradisyunal na proseso ng pagtuklas ng target sa pamamagitan ng pagbabago ng target na pagtuklas sa isang nakatakdang problema sa paghula at nakamit ang magagandang resulta, lalo na sa mga kumplikadong eksena.

Sa gawain ng segmentasyon ng imahe, ang segmenter ay isang modelo na batay sa transpormer na gumagamit ng isang mekanismo ng pagpapasigla sa sarili upang maproseso ang impormasyon ng antas ng pixel ng imahe upang makamit ang mga epekto ng segmentasyon na may mataas na katumpakan. Kung ikukumpara sa mga tradisyunal na pamamaraan, ang segmenter ay maaaring mas mahusay na makuha ang impormasyon sa kontekstwal sa mga imahe, sa gayon pagpapabuti ng kawastuhan ng mga resulta ng segment.

Sa larangan ng henerasyon ng imahe, ang TransGan at iba pang mga modelo ng generative na nakabatay sa transpormer na nakabatay sa network (GaN) ay maaaring makabuo ng mga de-kalidad na imahe. Sinasamantala ng mga modelong ito ang mga long-range dependency na katangian ng transpormer upang makabuo ng mas detalyado at makatotohanang mga imahe, at malawakang ginagamit sa paglikha ng sining, disenyo ng laro at iba pang mga patlang.

Ginagamit din ang transpormer sa pag -unawa sa video at mga gawain sa pagkilala sa pagkilos. Sa pamamagitan ng pagproseso ng temporal na relasyon sa pagitan ng mga frame ng video, ang modelo ay maaaring makuha ang mga dynamic na impormasyon. Halimbawa, hinati ng Timesformer ang isang video sa mga oras ng chunks at gumagamit ng isang transpormer upang modelo ng bawat tipak, na epektibong nagpapakilala sa mga aksyon at mga kaganapan sa video.

Sa pag-aaral ng multi-modal, maaaring maproseso ng transpormer ang impormasyon ng imahe at teksto nang sabay-sabay, magsagawa ng pagtutugma ng imahe-text at makabuo ng mga paglalarawan. Halimbawa, sa gawain ng captioning ng imahe, ang modelo ay maaaring makabuo ng mga kaukulang paglalarawan batay sa imahe ng pag -input, pagpapabuti ng kakayahan ng pag -unawa sa imahe.

Ang mga gawain sa Visual na Pagsagot sa Tanong (VQA) ay nangangailangan ng mga modelo upang maunawaan ang mga katanungan sa imahe at teksto at makabuo ng mga kaukulang sagot. Ang modelo ng VQA batay sa transpormer ay maaaring komprehensibong pag -aralan ang nilalaman ng imahe at teksto ng tanong upang magbigay ng tumpak na mga sagot. Ang teknolohiyang ito ay may mahahalagang aplikasyon sa matalinong katulong at pakikipag-ugnay sa tao-computer.

Sa fine-grained visual na pagkilala, ang transpormer ay nakilala ang mga pagkakaiba-iba sa mga katulad na bagay, tulad ng iba't ibang uri ng mga ibon o kotse, sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga banayad na tampok. Sa pamamagitan ng mekanismo ng pagpapasigla sa sarili, ang modelo ay maaaring mas mahusay na tumuon sa mga pangunahing tampok at pagbutihin ang kawastuhan ng pagkilala.

Ang application ng Transformer Core Sa larangan ng paningin ng computer ay nagpapakita ng malakas na tampok na mga kakayahan sa pag -aaral at kakayahang umangkop. Kung ikukumpara sa tradisyonal na convolutional neural network, ang mekanismo ng pagpipigil sa sarili ng transpormer ay maaaring epektibong makuha ang pandaigdigang impormasyon sa kontekstwal sa mga imahe at angkop para sa iba't ibang mga visual na gawain. Sa patuloy na pag -unlad ng teknolohiya, ang mga prospect ng application ng Transformer sa larangan ng pangitain sa computer ay magiging mas malawak, na nagtataguyod ng pag -unlad at pagbabago ng visual na AI.