Transformer Core มีประโยชน์อย่างไรในคอมพิวเตอร์วิทัศน์?

ประสิทธิภาพของ แกนหม้อแปลง ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ค่อนข้างน่าทึ่ง และกลไกการเอาใจใส่ตนเองของ Transformer Core ได้นำแนวคิดและวิธีการใหม่ๆ มาสู่การประมวลผลภาพ ต่อไปนี้คือขอบเขตการใช้งานหลักบางส่วนและตัวอย่างเฉพาะ:

Vision Transformer (ViT) เป็นการใช้งานที่สำคัญของ Transformer ในงานจำแนกประเภทภาพ ViT แบ่งภาพออกเป็นแพตช์เล็กๆ หลายแพตช์ (แพตช์) จากนั้นถือว่าแพตช์เหล่านี้เป็นลำดับอินพุต และเรียนรู้คุณลักษณะโดยรวมของรูปภาพผ่านกลไกการเอาใจใส่ตนเอง วิธีการนี้ทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลหลายชุด เช่น ImageNet แม้จะเหนือกว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบเดิม (CNN) ก็ตาม

งานการตรวจจับวัตถุมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุวัตถุและตำแหน่งของวัตถุในภาพ DEtection TRansformer (DETR) เป็นเฟรมเวิร์กนวัตกรรมที่รวม Transformer และ CNN เพื่อทำนายกรอบขอบเขตและป้ายกำกับคลาสโดยตรง DETR ลดความซับซ้อนของกระบวนการตรวจจับเป้าหมายแบบดั้งเดิมโดยเปลี่ยนการตรวจจับเป้าหมายให้เป็นปัญหาการทำนายที่ตั้งไว้ และให้ผลลัพธ์ที่ดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฉากที่ซับซ้อน

ในงานการแบ่งส่วนภาพ Segmenter เป็นโมเดลที่ใช้ Transformer ซึ่งใช้กลไกการเอาใจใส่ในตนเองเพื่อประมวลผลข้อมูลระดับพิกเซลของภาพเพื่อให้ได้เอฟเฟกต์การแบ่งส่วนที่มีความแม่นยำสูง เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการแบบเดิม Segmenter สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงบริบทในรูปภาพได้ดีขึ้น จึงปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์การแบ่งเซ็กเมนต์

ในด้านการสร้างภาพ TransGAN และโมเดลเครือข่าย generative adversarial network (GAN) ที่ใช้ Transformer อื่นๆ สามารถสร้างภาพคุณภาพสูงได้ โมเดลเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะการพึ่งพาระยะยาวของ Transformer เพื่อสร้างภาพที่ละเอียดและสมจริงยิ่งขึ้น และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างสรรค์งานศิลปะ การออกแบบเกม และสาขาอื่นๆ

Transformer ยังใช้ในการทำความเข้าใจวิดีโอและการจดจำการกระทำ ด้วยการประมวลผลความสัมพันธ์ชั่วคราวระหว่างเฟรมวิดีโอ โมเดลจึงสามารถจับภาพข้อมูลแบบไดนามิกได้ ตัวอย่างเช่น TimeSformer แบ่งวิดีโอออกเป็นส่วนๆ ของเวลา และใช้ Transformer เพื่อสร้างแบบจำลองแต่ละส่วน ระบุการกระทำและเหตุการณ์ในวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในการเรียนรู้หลายรูปแบบ Transformer สามารถประมวลผลข้อมูลรูปภาพและข้อความได้พร้อมกัน ทำการจับคู่ข้อความรูปภาพ และสร้างคำอธิบาย ตัวอย่างเช่น ในงานคำบรรยายภาพ โมเดลสามารถสร้างคำอธิบายที่เกี่ยวข้องตามภาพที่ป้อนเข้า ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการทำความเข้าใจภาพ

งานการตอบคำถามด้วยภาพ (VQA) ต้องใช้แบบจำลองเพื่อทำความเข้าใจคำถามรูปภาพและข้อความ และสร้างคำตอบที่เกี่ยวข้อง โมเดล VQA ที่ใช้ Transformer สามารถวิเคราะห์เนื้อหารูปภาพและข้อความคำถามได้อย่างครอบคลุมเพื่อให้คำตอบที่ถูกต้อง เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานที่สำคัญในผู้ช่วยอัจฉริยะและการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์

ในการจดจำภาพที่ละเอียด Transformer สามารถระบุความแตกต่างในวัตถุที่คล้ายคลึงกัน เช่น นกหรือรถยนต์ประเภทต่างๆ โดยการวิเคราะห์คุณลักษณะที่ละเอียดอ่อน ด้วยกลไกการเอาใจใส่ตนเอง โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่คุณสมบัติหลักได้ดีขึ้น และปรับปรุงความแม่นยำในการจดจำ

การประยุกต์ใช้ Transformer Core ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเรียนรู้ฟีเจอร์อันทรงพลังและความยืดหยุ่น เมื่อเปรียบเทียบกับเครือข่ายประสาทเทียมแบบเดิม กลไกการเอาใจใส่ตนเองของ Transformer สามารถรวบรวมข้อมูลตามบริบททั่วโลกในภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเหมาะสำหรับงานด้านภาพต่างๆ ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง แนวโน้มการประยุกต์ใช้ Transformer ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์จะกว้างขึ้น โดยส่งเสริมความก้าวหน้าและนวัตกรรมของ Visual AI