Каковы применения Transformer Core в компьютерном зрении?

Производительность Трансформаторный сердечник в области компьютерного зрения весьма примечательна, а его механизм самообслуживания привносит новые идеи и методы в обработку изображений. Вот несколько основных областей применения и конкретные примеры:

Vision Transformer (ViT) — важная реализация Transformer для задач классификации изображений. ViT делит изображение на несколько небольших участков (заплаток), затем обрабатывает эти участки как входные последовательности и изучает глобальные особенности изображения с помощью механизма самоконтроля. Этот метод хорошо работает с несколькими наборами данных, такими как ImageNet, даже превосходя традиционные сверточные нейронные сети (CNN).

Задачи обнаружения объектов направлены на идентификацию объектов и их местонахождения на изображениях. DEtection TRansformer (DETR) — это инновационная платформа, объединяющая Transformer и CNN для прямого прогнозирования ограничивающих рамок и меток классов. DETR упрощает традиционный процесс обнаружения целей, превращая обнаружение целей в задачу прогнозирования набора и достигает хороших результатов, особенно в сложных сценах.

В задаче сегментации изображения Segmenter — это модель на основе Transformer, которая использует механизм самообслуживания для обработки информации на уровне пикселей изображения для достижения высокоточных эффектов сегментации. По сравнению с традиционными методами, Segmenter может лучше фиксировать контекстную информацию в изображениях, тем самым повышая точность результатов сегментации.

В области генерации изображений TransGAN и другие модели генеративно-состязательной сети (GAN) на основе Transformer способны генерировать высококачественные изображения. Эти модели используют преимущества дальнодействующих характеристик Transformer для создания более детальных и реалистичных изображений и широко используются в творчестве, игровом дизайне и других областях.

Трансформер также используется в задачах понимания видео и распознавания действий. Обрабатывая временные отношения между видеокадрами, модель способна захватывать динамическую информацию. Например, TimeSformer делит видео на временные фрагменты и использует Transformer для моделирования каждого фрагмента, эффективно определяя действия и события в видео.

При мультимодальном обучении Transformer может одновременно обрабатывать изображение и текстовую информацию, выполнять сопоставление изображения и текста и генерировать описания. Например, в задаче создания подписей к изображениям модель может генерировать соответствующие описания на основе входного изображения, улучшая понимание изображения.

Задачи визуального ответа на вопросы (VQA) требуют, чтобы модели понимали изображения и текстовые вопросы и генерировали соответствующие ответы. Модель VQA, основанная на Transformer, может всесторонне анализировать содержимое изображений и текст вопросов, чтобы предоставлять точные ответы. Эта технология имеет важное применение в умных помощниках и взаимодействии человека с компьютером.

Благодаря детальному визуальному распознаванию Transformer способен определять различия в похожих объектах, таких как разные виды птиц или автомобилей, путем анализа тонких особенностей. Благодаря механизму самообслуживания модель может лучше сосредоточиться на ключевых функциях и повысить точность распознавания.

Применение Transformer Core в области компьютерного зрения демонстрирует свои мощные возможности обучения и гибкость. По сравнению с традиционными сверточными нейронными сетями механизм самообслуживания Transformer может эффективно захватывать глобальную контекстную информацию в изображениях и подходит для различных визуальных задач. Благодаря постоянному развитию технологий перспективы применения Transformer в области компьютерного зрения станут шире, способствуя прогрессу и инновациям в области визуального ИИ.