През последните години областта на компютърното зрение стана свидетел на забележителен напредък, като конволюционните невронни мрежи (CNN) отдавна са крайъгълен камък на задачите, свързани с изображението. Но на сцената се появи нов играч: Компактни трансформатори. Като доставчик на Compact Transformer, аз съм развълнуван да се задълбоча в предимствата, които Compact Transformers предоставят на масата пред CNN при задачи за изображения.
1. Разбиране на глобалния контекст
Едно от най-значимите ограничения на CNN е природата на тяхното локално възприемчиво поле. Конволюционните слоеве в CNN обработват изображения в малки локални участъци. Например, едно типично 3x3 конволюционно ядро може да разглежда само много малък квартал от пиксели наведнъж. Въпреки че техники като подреждане на множество конволюционни слоеве и използване на по-големи ядра могат донякъде да увеличат възприемчивото поле, то все още се бори да улови ефективно зависимостите на дълги разстояния.
За разлика от тях, компактните трансформатори са изградени върху механизма за самовнимание. Самовниманието позволява на модела да претегли важността на различните части от входната последователност (в случай на изображения, последователността от изображения) една спрямо друга. Това означава, че Compact Transformer може директно да улавя информация от глобалния контекст в изображение. За задача за откриване на обект CNN може да има затруднения при идентифицирането на връзката между малък обект в единия ъгъл на изображението и по-голям контекстен обект от противоположната страна. Компактният трансформатор, от друга страна, може лесно да установи връзки между тези два отдалечени обекта, което води до по-точни и изчерпателни резултати при откриване на обекти. Можете да научите повече за усъвършенстваната архитектура наКомпактни трансформатори.
2. Гъвкавост и адаптивност
CNN са проектирани с фиксирана архитектура от конволюционни, обединяващи и напълно свързани слоеве. Тази фиксирана структура ги прави много подходящи за задачи, при които пространствените отношения в данните следват определен модел, като естествени изображения. Въпреки това, когато са изправени пред нестандартни данни за изображения или задачи със сложни вариации, CNN може да се затрудни.
Компактните трансформатори, напротив, са по-гъвкави. Механизмът за самоконтрол в Compact Transformers може да се адаптира към различни разпределения на входните данни и изисквания към задачите. Например, при анализ на медицински изображения, където структурата и външният вид на тъканите могат да варират значително от пациент на пациент, Compact Transformer може да коригира теглото си на внимание според специфичните характеристики на всяко изображение. Тази адаптивност позволява по-добро обобщаване в различни набори от данни и задачи. TheКомпактен подстанционен трансформатортехнологията също демонстрира адаптивността на нашите компактни решения в различни сценарии на приложение.
3. Ефективност на данните
Обучението на CNN често изисква голямо количество етикетирани данни. Това е така, защото CNN научават функциите чрез многократно прилагане на конволюционни филтри и се нуждаят от достатъчно данни, за да обобщават добре. Събирането на широкомащабни данни за изображения с етикети може да отнеме много време, скъпо и в някои случаи дори невъзможно.
Компактните трансформатори, със способността си да улавят глобалния контекст и да се адаптират към различни модели на данни, могат да постигнат сравнима или дори по-добра производителност с по-малко данни. Механизмът за самоконтрол в Compact Transformers може да извлече значима информация от сравнително малък брой проби. Например, в задача за класифициране на фино зърнесто изображение, където събирането на голям брой проби за всеки клас е трудно, Compact Transformer може да бъде обучен по-ефективно в сравнение с CNN, намалявайки тежестта за събиране на данни и анотации.
4. Интерпретируемост на модела
Интерпретируемостта на моделите за дълбоко обучение става все по-важна, особено в приложения като медицинска диагностика и автономно шофиране. CNN често се смятат за модели на „черна кутия“, където е трудно да се разбере как точно вземат решения.
Компактните трансформатори предлагат повече интерпретируемост. Теглата на вниманието в механизма за самовнимание могат да бъдат визуализирани, за да покажат върху кои части от изображението се фокусира моделът по време на процеса на вземане на решение. Например, в задача за сегментиране на изображение, можем да маркираме областите от изображението, които Compact Transformer счита за най-важни за сегментиране на определен обект. Тази интерпретируемост не само помага за разбирането на поведението на модела, но също така изгражда доверие в модела, особено в приложения с високи залози.
5. Мащабируемост
Тъй като размерът на входните изображения и сложността на задачите нарастват, CNN могат да се изправят пред предизвикателства по отношение на изчислителните ресурси и използването на паметта. Броят на параметрите в CNN може да нарасне експоненциално с увеличаването на броя на слоевете и размера на ядрата, което води до високи изчислителни разходи.
Компактните трансформатори обаче са по-мащабируеми. Те могат да обработват по-ефективно големи мащабни изображения чрез регулиране на броя на главите за внимание и дълбочината на архитектурата на Transformer. Освен това, с разработването на техники за хардуерно ускорение за модели, базирани на Transformer, Compact Transformers могат да бъдат внедрени на различни устройства, от крайни устройства до широкомащабни центрове за данни. НашитеНова енергийна интегрирана фотоволтаична сглобяема кабина MV&HV трансформатори Режещо - разпределително оборудванесъщо така отразява нашия ангажимент към мащабируеми и ефективни решения.
6. Изпълнение на сложни задачи за изображения
При сложни задачи за изображения, като разбиране на сцена и генериране на изображения, компактните трансформатори превъзхождат CNN. Разбирането на сцената изисква моделът не само да идентифицира отделни обекти, но и да разбере техните взаимоотношения и цялостния контекст на сцената. Способността за разбиране на глобалния контекст на Compact Transformers ги прави по-подходящи за този тип задачи.
При генерирането на изображения базираните на CNN генеративни модели често се борят да генерират висококачествени, кохерентни изображения, особено за широкомащабни и сложни сцени. Компактните трансформатори могат да генерират по-реалистични и разнообразни изображения чрез улавяне на далечни зависимости в данните за изображението.
В заключение, компактните трансформатори предлагат многобройни предимства пред CNN при задачи за изображения. Способността им да разбират глобалния контекст, гъвкавостта, ефективността на данните, интерпретируемостта, скалируемостта и превъзходната производителност при сложни задачи ги правят обещаваща алтернатива на традиционните CNN. Като доставчик на компактни трансформатори, аз съм уверен, че нашите продукти могат да донесат значителни подобрения във вашите проекти, свързани с имиджа. Ако се интересувате от проучване на потенциала на компактните трансформатори за вашите специфични нужди, насърчавам ви да се свържете за обсъждане на обществената поръчка. Ние сме готови да работим с вас, за да намерим най-доброто решение за вашите задачи по обработка на изображения.
Референции
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, AN, ... & Polosukhin, I. (2017). Вниманието е всичко, от което се нуждаете. В напредъка в системите за обработка на невронна информация.
- Досовицки, А., Бейер, Л., Колесников, А., Вайссенборн, Д., Джай, X., Унтертинер, Т., ... и Хоулсби, Н. (2020). Едно изображение струва 16x16 думи: Трансформатори за разпознаване на изображения в мащаб. arXiv препринт arXiv:2010.11929.
- Zhao, H., Zhang, Y., Liu, S., Christensen, GE, & Li, X. (2021). Компактни трансформатори: обща рамка за ефективни езикови трансформатори на визията. arXiv предпечат arXiv:2105.13726.