Prezentare generală
Vision Transformers (ViTs) aplică arhitectura transformatorului care alimentează ChatGPT imaginilor, tratând o imagine ca o secvență de patch-uri în loc de o grilă de pixeli. Ei au demonstrat că nu aveți nevoie de circumvoluții pentru a obține recunoașterea imaginii de ultimă generație.
Vision Transformers aparține fluxurilor de lucru cu viziune pe computer care interpretează sau generează medii vizuale pentru analiză, operațiuni și creativitate.
Deep Dive
Ani de zile, rețelele neuronale convoluționale (CNN) au dominat vederea computerizată prin scanarea unor filtre mici pe o imagine. Lucrarea din 2020 „An Image Is Worth 16x16 Words” de la Google a contestat acest lucru prin tăierea unei imagini în pete fixe, de obicei 16x16 pixeli, aplatind fiecare într-un vector și alimentând secvența rezultată într-un transformator standard. Fiecare plasture devine un „token”, la fel ca un cuvânt dintr-o propoziție. Modelul folosește apoi atenția personală, astfel încât fiecare patch să se poată raporta direct la fiecare alt patch, captând relații pe distanță lungă pe care un filtru convoluțional mic nu le poate vedea într-un singur pas. Captura: ViT-urile sunt amanate de date deoarece le lipsesc ipotezele încorporate ale CNN-urilor. Antrenați pe seturi de date enorme precum JFT-300M, au egalat sau au depășit cele mai bune CNN-uri, remodelând cercetarea modernă a vederii.
Perspectivă tehnică
Un ViT împarte o imagine în patch-uri care nu se suprapun, proiectează liniar fiecare într-o încorporare și adaugă codificări poziționale, astfel încât modelul să știe unde se află fiecare patch în imaginea originală. Se adaugă un „jeton de clasă” special care poate fi învățat; reprezentarea sa finală conduce la clasificare. Straturile de auto-atenție stivuite permit fiecărui patch să cântărească informațiile de la toate celelalte, oferind un câmp receptiv global de la primul strat. Deoarece atenția crește în mod pătratic odată cu numărul de patch-uri, imaginile de înaltă rezoluție devin scumpe, motiv pentru care contează dimensiunea patch-urilor și variantele eficiente de atenție.
Stăpânirea Vision Transformers
Vision Transformers (ViTs) aplică arhitectura transformatorului care alimentează ChatGPT imaginilor, tratând o imagine ca o secvență de patch-uri în loc de o grilă de pixeli. Ei au demonstrat că nu aveți nevoie de circumvoluții pentru a obține recunoașterea imaginii de ultimă generație. Vision Transformers aparține fluxurilor de lucru cu viziune pe computer care interpretează sau generează medii vizuale pentru analiză, operațiuni și creativitate. Pentru a construi o înțelegere profundă, tratați Vision Transformers ca pe un model de operare, nu ca pe o singură caracteristică: definiți rezultatele dorite, clarificați ipotezele și separați ceea ce poate face sistemul în mod fiabil de ceea ce necesită încă o judecată expertă.
În practică, echipele puternice care folosesc Vision Transformers echilibrează acuratețea cu realitățile operaționale precum calitatea datelor, variația luminii și consistența etichetării. Aceștia documentează criteriile de succes explicite, testează în funcție de date și fluxuri de lucru realiste și repetă pe baza modelelor de eșec observate, mai degrabă decât a câștigurilor de referință unice. Aici înțelegerea teoretică se transformă în capacitate durabilă pentru produse, politici și operațiuni.
Visual AI poate automatiza sarcinile de inspecție, detectare și etichetare la scară. În același timp, drepturile de imagine și consimțământul pot deveni riscuri legale dacă proveniența este neclară. Cea mai rezistentă abordare este combinarea vitezei de experimentare cu disciplina de guvernare: desfășurați pilot, capturați dovezi, publicați jurnalele de decizie și actualizați continuu măsurile de protecție pe măsură ce comportamentul modelului, așteptările utilizatorilor și cerințele de reglementare evoluează.
Impact strategic
Visual AI poate automatiza sarcinile de inspecție, detectare și etichetare la scară.
Visual AI poate automatiza sarcinile de inspecție, detectare și etichetare la scară. În implementările de înaltă calitate, acest lucru se traduce în reguli de operare măsurabile, limite de proprietate și ritualuri de revizuire recurente, astfel încât echipele să poată mări încrederea în loc să crească ambiguitatea.
Echipele creative pot crea prototipuri mai rapid cu mai puține revizuiri manuale.
Echipele creative pot crea prototipuri mai rapid cu mai puține revizuiri manuale. În implementările de înaltă calitate, acest lucru se traduce în reguli de operare măsurabile, limite de proprietate și ritualuri de revizuire recurente, astfel încât echipele să poată mări încrederea în loc să crească ambiguitatea.
Operațiunile pot utiliza semnale de imagine și video care anterior erau greu de procesat.
Operațiunile pot utiliza semnale de imagine și video care anterior erau greu de procesat. În implementările de înaltă calitate, acest lucru se traduce în reguli de operare măsurabile, limite de proprietate și ritualuri de revizuire recurente, astfel încât echipele să poată mări încrederea în loc să crească ambiguitatea.
Implementare în lumea reală
Google sistemele de clasificare a imaginilor și de căutare care au adoptat coloana vertebrală a transformatoarelor după ce ViT s-a dovedit competitiv cu CNN-urile
CLIP și alte modele de imagine-text care utilizează un ViT pentru a codifica imaginile, astfel încât fotografiile și legendele să poată fi asociate într-un spațiu comun
Cercetarea imagistică medicală folosind ViT-uri pentru a identifica modele pe o scanare întreagă, mai degrabă decât doar texturi locale
Stive de percepție pentru auto-conducere și robotică care combină atenția în stilul ViT pentru înțelegerea scenei pe întregul câmp vizual
Modele de implementare
Vision Transformers în practică
Google sistemele de clasificare a imaginilor și clasare de căutare care au adoptat coloana vertebrală a transformatorului după ce ViT s-a dovedit competitiv cu CNN-urile.
Google sistemele de clasificare a imaginilor și de căutare care au adoptat coloana vertebrală a transformatorului după ce ViT s-a dovedit competitivă cu CNN-urile.
Vision Transformers în practică
CLIP și alte modele de imagine-text care utilizează un ViT pentru a codifica imaginile, astfel încât fotografiile și legendele să poată fi asociate într-un spațiu comun.
CLIP și alte modele de imagine-text care utilizează un ViT pentru a codifica imaginile, astfel încât fotografiile și legendele să poată fi corelate într-un spațiu comun.
Vision Transformers în practică
Cercetarea imagistică medicală folosind ViT-uri pentru a identifica modele pe o scanare întreagă, mai degrabă decât doar texturi locale.
Cercetarea imagistică medicală folosind ViT-uri pentru a identifica modele pe o scanare întreagă, mai degrabă decât doar texturi locale.
Vision Transformers în practică
Stivele de percepție pentru auto-conducere și robotică care combină atenția în stil ViT pentru înțelegerea scenei pe întregul câmp vizual.
Stivele de auto-conducere și de percepție robotică care combină atenția în stil ViT pentru înțelegerea scenei în întregul câmp vizual Echipele obțin de obicei rezultate mai bune atunci când definesc praguri de calitate în avans, păstrează o cale de escaladare umană pentru cazurile marginale și urmăresc atât câștigurile de productivitate, cât și costurile erorilor în timp.
Riscuri și balustrade
Drepturile de imagine și consimțământul pot deveni riscuri legale dacă proveniența este neclară.
Performanța modelului poate varia în funcție de iluminare, demografie și mediu.
Falsele pozitive pot trece neobservate dacă nu sunt monitorizate pragurile de încredere.
Foaia de parcurs de implementare
Definiți criteriile de acceptare pentru costurile de precizie, rechemare și erori.
Definiți criteriile de acceptare pentru costurile de precizie, rechemare și erori. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.
Testați cu date care corespund condițiilor reale de producție.
Testați cu date care corespund condițiilor reale de producție. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.
Adăugați o recenzie umană pentru predicții cu încredere scăzută sau cu impact ridicat.
Adăugați o recenzie umană pentru predicții cu încredere scăzută sau cu impact ridicat. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.
Urmăriți derapajul modelului și revalidați după modificarea camerei sau a setului de date.
Urmăriți derapajul modelului și revalidați după modificarea camerei sau a setului de date. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.