#пытаюсьпонять #вкопилкуэрудита Почему Vision Transformers оказываются эффективнее сверхточных сетей?
Начнем с разбора, что это?
Vision Transformers (ViT) — это архитектура нейронных сетей, адаптированная для обработки изображений, основанная на механизме трансформеров, изначально разработанных для задач обработки естественного языка (NLP).
ViT обрабатывают изображения, разбивая их на небольшие участки (патчи), которые затем преобразуются в последовательность векторов, подобно словам в предложении в NLP. Эти векторы подаются в трансформер, который использует механизм внимания (self-attention) для анализа взаимосвязей между патчами.
В отличие от CNN, которые фокусируются на локальных признаках (через свертки), ViT анализирует изображение целиком благодаря механизму внимания. Это позволяет модели улавливать долгосрочные зависимости между удаленными частями изображения (например, между глазами и ртом на портрете). Механизм внимания автоматически определяет, какие патчи наиболее релевантны для задачи, что делает модель гибкой и способной выделять ключевые области изображения.
ViT хорошо масштабируется с увеличением данных и вычислительных ресурсов. Исследования показывают, что при больших объемах данных (например, JFT-300M) ViT превосходит CNN, так как трансформеры лучше используют большие датасеты для обучения сложных паттернов.
Архитектура трансформеров унифицирована: одна и та же модель может быть применена как к тексту, так и к изображениям, что упрощает разработку мультимодальных систем.
ViT легко адаптируется к различным задачам компьютерного зрения (классификация, детекция, сегментация) благодаря гибкости механизма внимания и возможности дообучения (fine-tuning).
Для больших изображений ViT может быть более эффективным, чем CNN, так как не требует глубоких иерархий сверток, а обрабатывает патчи параллельно.
Ну и самое интересное - как ViT соотносятся с человеческим восприятием изображений?
1. Человек, глядя на изображение, может мгновенно переключать внимание между разными областями, фокусируясь на наиболее важных (например, на лице человека в толпе). Механизм self-attention в ViT имитирует эту способность, позволяя модели выделять ключевые патчи и игнорировать менее релевантные. 2. Люди интерпретируют изображения, опираясь на контекст (например, распознают кошку, учитывая не только ее форму, но и окружение). ViT также учитывает контекст, анализируя связи между всеми патчами изображения. 3. Человеческая зрительная система обрабатывает информацию иерархически: от простых признаков (края, углы) к сложным объектам. Хотя ViT не использует явные иерархические слои, как CNN, многослойные трансформеры постепенно формируют более абстрактные представления, что можно сравнить с иерархией в человеческом мозге.
Но не все так однозначно сопоставимо🧐
ViT обрабатывают изображение глобально через механизм внимания, в то время как человеческое зрение начинается с локальной обработки краев и текстур в зрительной коре. ViT разбивает изображение на фиксированные патчи, тогда как человек сканирует сцену динамически, используя саккады и фиксации для фокусировки на важных областях. Кроме того, ViT требует больших объемов данных для обучения, в отличие от человека, способного распознавать объекты после минимального опыта (few-shot learning).
#пытаюсьпонять #вкопилкуэрудита Почему Vision Transformers оказываются эффективнее сверхточных сетей?
Начнем с разбора, что это?
Vision Transformers (ViT) — это архитектура нейронных сетей, адаптированная для обработки изображений, основанная на механизме трансформеров, изначально разработанных для задач обработки естественного языка (NLP).
ViT обрабатывают изображения, разбивая их на небольшие участки (патчи), которые затем преобразуются в последовательность векторов, подобно словам в предложении в NLP. Эти векторы подаются в трансформер, который использует механизм внимания (self-attention) для анализа взаимосвязей между патчами.
В отличие от CNN, которые фокусируются на локальных признаках (через свертки), ViT анализирует изображение целиком благодаря механизму внимания. Это позволяет модели улавливать долгосрочные зависимости между удаленными частями изображения (например, между глазами и ртом на портрете). Механизм внимания автоматически определяет, какие патчи наиболее релевантны для задачи, что делает модель гибкой и способной выделять ключевые области изображения.
ViT хорошо масштабируется с увеличением данных и вычислительных ресурсов. Исследования показывают, что при больших объемах данных (например, JFT-300M) ViT превосходит CNN, так как трансформеры лучше используют большие датасеты для обучения сложных паттернов.
Архитектура трансформеров унифицирована: одна и та же модель может быть применена как к тексту, так и к изображениям, что упрощает разработку мультимодальных систем.
ViT легко адаптируется к различным задачам компьютерного зрения (классификация, детекция, сегментация) благодаря гибкости механизма внимания и возможности дообучения (fine-tuning).
Для больших изображений ViT может быть более эффективным, чем CNN, так как не требует глубоких иерархий сверток, а обрабатывает патчи параллельно.
Ну и самое интересное - как ViT соотносятся с человеческим восприятием изображений?
1. Человек, глядя на изображение, может мгновенно переключать внимание между разными областями, фокусируясь на наиболее важных (например, на лице человека в толпе). Механизм self-attention в ViT имитирует эту способность, позволяя модели выделять ключевые патчи и игнорировать менее релевантные. 2. Люди интерпретируют изображения, опираясь на контекст (например, распознают кошку, учитывая не только ее форму, но и окружение). ViT также учитывает контекст, анализируя связи между всеми патчами изображения. 3. Человеческая зрительная система обрабатывает информацию иерархически: от простых признаков (края, углы) к сложным объектам. Хотя ViT не использует явные иерархические слои, как CNN, многослойные трансформеры постепенно формируют более абстрактные представления, что можно сравнить с иерархией в человеческом мозге.
Но не все так однозначно сопоставимо🧐
ViT обрабатывают изображение глобально через механизм внимания, в то время как человеческое зрение начинается с локальной обработки краев и текстур в зрительной коре. ViT разбивает изображение на фиксированные патчи, тогда как человек сканирует сцену динамически, используя саккады и фиксации для фокусировки на важных областях. Кроме того, ViT требует больших объемов данных для обучения, в отличие от человека, способного распознавать объекты после минимального опыта (few-shot learning).
