کاربردهای Transformer Core در بینایی کامپیوتر چیست؟

عملکرد هسته ترانسفورماتور در زمینه بینایی کامپیوتر کاملاً قابل توجه است و مکانیسم توجه به خود ایده ها و روش های جدیدی را برای پردازش تصویر به ارمغان می آورد. در اینجا چند حوزه کاربردی اصلی و مثال های خاص آورده شده است:

Vision Transformer (ViT) یک پیاده سازی مهم از Transformer در وظایف طبقه بندی تصاویر است. ViT تصویر را به چند تکه کوچک (وصله) تقسیم می‌کند، سپس این وصله‌ها را به‌عنوان دنباله‌های ورودی در نظر می‌گیرد و ویژگی‌های کلی تصویر را از طریق مکانیزم توجه به خود می‌آموزد. این روش بر روی مجموعه داده‌های متعدد مانند ImageNet، حتی از شبکه‌های عصبی کانولوشنال سنتی (CNN) پیشی می‌گیرد.

اهداف تشخیص اشیاء شناسایی اشیا و مکان آنها در تصاویر است. Detection TRAnformer (DETR) یک چارچوب ابتکاری است که Transformer و CNN را برای پیش‌بینی مستقیم جعبه‌های مرزی و برچسب‌های کلاس ترکیب می‌کند. DETR فرآیند سنتی تشخیص هدف را با تبدیل تشخیص هدف به یک مشکل پیش‌بینی مجموعه ساده می‌کند و به نتایج خوبی به‌ویژه در صحنه‌های پیچیده دست می‌یابد.

در وظیفه تقسیم‌بندی تصویر، Segmenter یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور است که از مکانیزم خود توجهی برای پردازش اطلاعات سطح پیکسل تصویر برای دستیابی به اثرات تقسیم‌بندی با دقت بالا استفاده می‌کند. در مقایسه با روش‌های سنتی، Segmenter می‌تواند اطلاعات متنی را بهتر در تصاویر ثبت کند، در نتیجه دقت نتایج تقسیم‌بندی را بهبود می‌بخشد.

در زمینه تولید تصویر، TransGAN و سایر مدل های شبکه متخاصم مولد مبتنی بر ترانسفورماتور (GAN) قادر به تولید تصاویر با کیفیت بالا هستند. این مدل‌ها از ویژگی‌های وابستگی دوربرد Transformer برای تولید تصاویر دقیق‌تر و واقعی‌تر بهره می‌برند و به طور گسترده در خلق هنری، طراحی بازی و سایر زمینه‌ها استفاده می‌شوند.

ترانسفورماتور همچنین در وظایف درک ویدیو و تشخیص عمل استفاده می شود. با پردازش رابطه زمانی بین فریم های ویدئویی، مدل قادر به گرفتن اطلاعات پویا است. به عنوان مثال، TimeSformer یک ویدیو را به بخش‌های زمانی تقسیم می‌کند و از یک Transformer برای مدل‌سازی هر تکه استفاده می‌کند و به طور موثر اقدامات و رویدادها را در ویدیو شناسایی می‌کند.

در یادگیری چند وجهی، Transformer می تواند اطلاعات تصویر و متن را به طور همزمان پردازش کند، تطبیق تصویر-متن را انجام دهد و توضیحات تولید کند. به عنوان مثال، در کار شرح تصویر، مدل می تواند توضیحات مربوطه را بر اساس تصویر ورودی ایجاد کند و توانایی درک تصویر را بهبود بخشد.

وظایف پاسخگویی به سؤالات بصری (VQA) به مدلهایی برای درک سؤالات تصویر و متن و ایجاد پاسخهای مربوطه نیاز دارد. مدل VQA مبتنی بر Transformer می تواند محتوای تصویر و متن سوال را به طور جامع تجزیه و تحلیل کند تا پاسخ های دقیقی ارائه دهد. این فناوری کاربردهای مهمی در دستیاران هوشمند و تعامل انسان و رایانه دارد.

در تشخیص بصری ریزدانه، ترانسفورماتور قادر است با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های ظریف، تفاوت‌ها را در اشیاء مشابه، مانند انواع مختلف پرندگان یا اتومبیل‌ها شناسایی کند. از طریق مکانیسم توجه به خود، مدل بهتر می تواند بر روی ویژگی های کلیدی تمرکز کند و دقت تشخیص را بهبود بخشد.

کاربرد از Transformer Core در زمینه بینایی کامپیوتر قابلیت یادگیری ویژگی های قدرتمند و انعطاف پذیری خود را نشان می دهد. در مقایسه با شبکه‌های عصبی کانولوشنال سنتی، مکانیسم خودتوجهی ترانسفورماتور می‌تواند به طور موثر اطلاعات متنی جهانی را در تصاویر ثبت کند و برای کارهای بصری مختلف مناسب است. با توسعه مداوم فناوری، چشم انداز کاربردی ترانسفورمر در زمینه بینایی کامپیوتر گسترده تر خواهد شد و پیشرفت و نوآوری هوش مصنوعی بصری را ارتقا می دهد.