视觉变压器应用 (开玩笑) 在图像处理中

现在, BizGPT平台上创建的Web AI已经可以识别, 分析和响应图像. 该聊天机器人默认免费集成到 Web AI 中，以便任何人都可以拥有经过全面培训的 Web AI，主动支持业务任务。.

让我们通过BizGPT来了解一下这个强大功能背后的图像处理技术.

1. 视觉转换器简介

视觉变压器 (开玩笑) 是计算机视觉领域突破性的新范式, 因其超越卷积神经网络的能力而受到科技界的高度关注 (美国有线电视新闻网) 许多不同任务中的传统. 在本文中, VinBigdata 将提供有关 Vision Transformer 的深入信息, 包括建筑, 它们的工作原理及其在现实生活中的应用.

2. 那里有视觉变压器?

视觉变压器 (开玩笑) 机器学习是一种深度学习模型，旨在使用 Transformer 架构处理图像数据 - 最初是为自然语言处理而开发的。 (NLP). 变压器型号, Vaswani 等人介绍。在 2017, 基于self-attention机制形成处理输入数据, 允许它捕获远程依赖关系 (长期依赖) 和上下文信息比循环神经网络等传统模型更有效 (RNN). 受到 Transformer 架构在自然语言处理中应用的启发, 科学家推出了一种专门用于图像处理的新 Transformer 架构.

3. 视觉转换器如何工作？?

3.1. Transformer基础知识

了解视觉转换器, 首先需要掌握Transformer模型的基本概念:

• 自注意力机制: Transformer模型的核心是self-attention机制, 帮助计算输入元素与所有其他元素相比的相关性. 这允许模型根据其他元素提供的上下文确定每个元素的重要性.
• 多头注意力 通过并行应用多个注意力层来扩展自注意力机制, 允许模型同时关注输入的许多不同部分.
• 位置加密 (位置编码): 因为 Transformer 架构不会自动理解输入元素的顺序, 因此添加位置编码来提供字符串中每个元素的位置信息.

3.2. 计算机视觉中的自定义 Transformer
虽然最初的 Transformer 架构是为了处理顺序数据流而设计的, Vision Transformer 采用这种架构来处理图像数据，将图像视为一系列小片段 (补丁) 通过以下操作方式:

• 补丁嵌入: 输入图像被分成固定大小的块 (例如: 16×16像素). 然后将每个部分展平为向量并放入更高维度的空间.
• 位置嵌入: 类似于NLP中的位置编码, 将位置编码添加到每个片段以保留空间信息.
• 变压器编码器 (变压器编码器): 嵌入补丁的顺序, 以及它们的位置嵌入, 馈入标准 Transformer 编码器, 包括多层多头注意力机制和前馈网络.

3. D输出和分类

Transformer 编码器的输出是向量序列, 每个向量对应一个片段 (修补) 图像数量. 对整个图像进行分类, 链的开头包含一个特殊的“类令牌”, 起到从所有碎片中收集信息的作用. 此类标记的最终表示用于分类任务.

4. 视觉变压器的优点

• h完整图像信息: 视觉变压器 (维特) 可以比卷积神经网络更有效地理解全局上下文 (美国有线电视新闻网) 得益于自注意力机制, 允许同时处理所有图像区域.
• 灵活性: Vision Transformer 高度灵活, 轻松适应多种不同的图像分辨率和图像区域大小.
• 可扩展性: Vision Transformer 在增加模型大小和训练数据时具有良好的可扩展性, 在大型数据集上优于 CNN.

5. 视觉变压器的应用

Vision Transformer在各种实际应用中展现出巨大潜力, 在许多行业创造实用价值:

4.1. 医疗的

• 医学影像诊断: ViT 可以协助分析 X 射线等医学图像, 核磁共振和CT, 帮助高精度检测异常并诊断疾病.
• 病理: ViT 可用于分析组织样本, 支持癌症和其他疾病的检测.

4.2. 自走式车辆

• 检测物体: ViTs 增强了道路上物体的检测和分类能力, 有助于提高安全性和导航.
• 认识风景: ViTs 通过对车辆周围环境的全景分析，帮助自动驾驶车辆了解和分析复杂的驾驶环境.

4.3. 零售及电子商务

• 产品标识: ViT 可以识别图像中的产品, 帮助管理商店中的库存和自动付款.
• 个性化推荐: 通过分析图像内容, 他们可以提供适合个人喜好的产品推荐.

4.4. 安全与监控

• 人脸识别: ViTs 提高了安全和监控中使用的面部识别系统的准确性.
• 异常检测: 他们可以检测监控录像中的异常活动或物体, 加强安全措施.

4.5. 环境监测

• 野生动物保护: ViTs 通过相机陷阱的图像分析帮助监控野生动物并检测偷猎行为.
• 气候变化: ViTs 支持卫星图像分析来监测森林砍伐情况, 预测冰融化和环境变化.

6. Vision Transformer 的积极影响

Vision Transformer 有潜力对社会产生重大积极影响:

• 现代先进的医疗保健: 更早、更准确地诊断疾病, 增加拯救病人的机会并降低医疗费用.
• 交通更安全: 提高自动驾驶汽车检测物体和了解周围景观的能力可以减少事故并提高道路安全.
• 提升零售效率: 零售自动化可以提供更好的客户体验并优化从商品选择到付款的流程.
• 增强安全性: 更先进的监控系统可以增强公共安全并预防犯罪.
• 环境保护: 更好地监测环境变化可以支持保护和应对气候变化.

结论

Vision Transformer代表了计算机视觉领域的突破. 使用 Transformer 架构处理图像数据的能力为人工智能在社会生活中的应用开辟了新的潜力。. 我们可以期待, Vision Transformer将在创建智能世界中发挥越来越重要的作用, 安全的, 更好的, 从提高医疗诊断质量, 增强自动驾驶汽车的能力, 以支持环境保护.

来源: 中等的