ViT (Vision Transformer)

ViT (Vision Transformer) to rodzaj komputerowego systemu wizyjnego opartego na głębokim uczeniu się opracowanego przez Google w 2020 roku. Jest to architektura oparta na transformatorze, która opiera się na dostosowanych mechanizmach uwagi do zadań klasyfikacji obrazów. ViT to potężne narzędzie do zrozumienia danych wizualnych, ponieważ pozwala na ekstrakcję cech w różnych skalach i poziomach abstrakcji.

ViT składa się z dwóch głównych elementów; sieć wizyjna (ViT) i sieć transformatorowa (ViT-T). ViT wykorzystuje stos bloków splotowych do wyodrębniania cech obrazu i reprezentowania obrazów jako wektorów cech. Sieć transformatorowa służy do analizy i interpretacji cech generowanych przez sieć wizyjną, co pozwala na bardziej złożone zadania klasyfikacyjne.

ViT wyróżnia się możliwością skalowania do dużych zbiorów danych, a także zdolnością do uczenia się na podstawie małych ilości danych. Jest postrzegana jako główny przełom w widzeniu komputerowym, ponieważ pozwala na lepsze zrozumienie danych wizualnych na dużą skalę.

ViT znalazł już kilka zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak obrazowanie medyczne, robotyka i przetwarzanie języka naturalnego. Wykorzystywano go również do optymalizacji i udoskonalania istniejących komputerowych systemów wizyjnych.

ViT jest bardzo obiecujący w kontekście rozwoju inteligentnych maszyn, ponieważ umożliwia maszynom interpretację złożonych danych wizualnych w dokładniejszy i spójny sposób. Technologia ta może w przyszłości odegrać integralną rolę w rozwoju systemów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.