ViT (Vision Transformer)

ViT (Vision Transformer) est un type de système de vision par ordinateur basé sur l'apprentissage profond développé par Google en 2020. Il s'agit d'une architecture basée sur un transformateur qui s'appuie sur des mécanismes d'attention personnalisés pour les tâches de classification d'images. ViT est un outil puissant pour comprendre les données visuelles, car il permet d'extraire des caractéristiques à différentes échelles et à différents niveaux d'abstraction.

ViT se compose de deux éléments principaux : le réseau de vision (ViT) et le réseau de transformation (ViT-T). Le ViT utilise une pile de blocs convolutifs pour extraire les caractéristiques des images et les représenter sous forme de vecteurs de caractéristiques. Le réseau de transformation est utilisé pour analyser et interpréter les caractéristiques générées par le réseau de vision, ce qui permet d'effectuer des tâches de classification plus complexes.

Le ViT se distingue par sa capacité à s'adapter à de vastes ensembles de données, ainsi que par sa capacité à apprendre à partir de petites quantités de données. Il est considéré comme une avancée majeure dans le domaine de la vision par ordinateur, car il permet de mieux comprendre les données visuelles à grande échelle.

Le ViT a déjà fait l'objet de plusieurs applications dans divers domaines, tels que l'imagerie médicale, la robotique et le traitement du langage naturel. Il a également été utilisé pour optimiser et améliorer les systèmes de vision par ordinateur existants.

La technologie ViT est très prometteuse pour le développement de machines intelligentes, car elle permet aux machines d'interpréter des données visuelles complexes de manière plus précise et plus cohérente. Cette technologie pourrait jouer un rôle essentiel dans le développement de l'intelligence artificielle et des systèmes d'apprentissage automatique à l'avenir.