Трансформеры для визуальной информации (ViT)
Тема дорожной карты · Глубокое обучение
Vision Transformers (ViT) представляют собой методологию, которая позволяет рассматривать изображения как последовательности токенов, что открывает новые возможности для анализа визуальной информации. Эта архитектура особенно важна для задач классификации, детекции и сегментации изображений, где она может достигать или превосходить производительность традиционных свёрточных сетей, таких как ResNet, при достаточном объёме предобучения (например, JFT, LAION).
Как это работает
ViT разбивает изображение на патчи фиксированного размера, например, 16x16 пикселей, и линейно эмбеддирует каждый патч. Затем добавляются позиционные кодировки, чтобы сохранить информацию о положении патчей, и последовательность подаётся в стандартный Transformer-энкодер. В отличие от свёрточных сетей, ViT не используют свёртки, а вместо этого полагаются на архитектуру трансформеров для обработки визуальной информации.
Трансформеры для визуальной информации (ViT) также могут быть оптимизированы для различных задач и бюджетов. Например, варианты, такие как DeiT, Swin и DINOv2, добавляют эффективные методы обучения, иерархические окна или self-supervised предобучение, что позволяет улучшить производительность моделей.
Когда применять
ViT особенно полезны в ситуациях, когда требуется высокая точность классификации или детекции объектов. Они также могут быть использованы для задач сегментации, где требуется точное выделение областей интереса. Однако, следует учитывать, что ViT требуют значительного объёма предобучения, чтобы достигать высокой производительности. В случае недостатка данных для предобучения, могут возникнуть проблемы с переобучением или недостаточной обобщающей способностью модели.
Типичные ошибки
Одной из распространённых ошибок при использовании ViT является попытка разработать собственные архитектуры, когда уже существуют устоявшиеся и хорошо трансферируемые модели. Другой распространённой ошибкой является попытка создания кастомных многомодальных моделей, когда можно использовать уже существующие архитектуры, такие как CLIP или GPT-4V, которые часто достигают лучших результатов. Также следует учитывать, что использование методов поиска архитектур нейронных сетей (NAS) требует значительных вычислительных ресурсов и может быть излишним для большинства прикладных задач.