Mit Vision Transformers visuelle Inhalte erschließen
Wir haben die Vorteile, Einsatzmöglichkeiten und den wirtschaftlichen Nutzen von Vision Transformers bei Computer-Vision-Aufgaben unter die Lupe genommen. Diese definieren die Bildanalyse neu und steigern Leistung und Effizienz.
#Computer Vision
#Deep Learning
#Self Attention
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Was sind Vision Transformers?
Vision Transformers (ViTs) sind komplexe Deep-Learning-Architekturen, die Computer Vision-Aufgaben durch ihre beeindruckende Leistung, die effektive Erfassung globaler Informationen und den effizienten Umgang mit langfristigen Abhängigkeiten transformieren und so bedeutende Fortschritte im Bereich der Bildanalyse ermöglichen.
Die Technologien hinter ViTS
Die Grundidee von Vision Transformers ist es, Bilddaten als eine Abfolge von sogenannten Patches und Regionen zu behandeln und "Attention“-Mechanismen einzusetzen, um die Beziehungen zwischen den Regionen zu erfassen und eine Vorhersage zu treffen. Folgende Technologien ermöglichen ViTs im Wesentlichen:
"Self Attention"-Mechanismus
Vision Transformers (ViTs) nutzen „Self Attention"-Mechanismen, um gewissen Informationen des Inputs gegenüber anderen effektiv zu priorisieren. Die "Self-Attention" kann parallel berechnet werden, wodurch diese Architektur skalierbar ist und für große Datensätze trainiert werden kann. Die Bilder werden von Transformator-basierten neuronalen Netzen in kleinere Teile zerlegt und durch "Self-Attention"- und „Feedforward“-Layers verarbeitet.
Selbstüberwachtes Pre-Training mit großen Datensätzen
Vision Transformers (ViTs) können durch selbstüberwachtes Pre-Training auf großen, leicht zugänglichen Datensätzen allgemeine Datenrepräsentationen erhalten, was eine einfache Feinabstimmung für neue Aufgaben und Datensätze ermöglicht. Das Pre-Training auf nicht gelabelte Datensätze verbessert die Fähigkeiten von ViTs und umgeht kostspielige, von Menschen gelabelte Daten, da die Modelle lernen, indem sie fehlende Teile der Eingabebilder auf der Grundlage von Kontextinformationen vorhersagen.
Hauptanwendungsbereiche
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ViTs im Einsatz: der Test von Reply
Um Vision Transformers in realen Anwendungen zu erproben, haben wir uns das DINO-Modell angesehen. DINO steht für "self-distillation with NO label" und ist ein fortschrittliches KI-Modell für Computer Vision-Aufgaben, das von Meta Al im Jahr 2021 eingeführt wurde.
Dank intensiver Entwicklungsarbeiten konnten wir DINO, in verschiedenen Anwendungsfällen erfolgreich einsetzen, um die Merkmalsextraktion und Klassifizierung mit KNN-Modellen zu automatisieren. Zu diesen Anwendungsfällen gehörte die Integration von DINO in einen autonomen Roboter für die vorausschauende Wartung sowie die Integration von DINO in Edge-Geräte für die Texterkennung von Seriennummern, QR-Codes auf Produktionslinien, Nummernschildern und Produktoberflächen.
Doch DINO ist nur eines der neuen ViT-Tools. Reply hat auch VC-1, CLIP und SAM untersucht, die alle wegweisende Innovationen im Bereich Computer Vision ermöglichen.
Begeben Sie sich auf eine transformative Reise der Computer vision
Sind Sie bereit, das Potenzial von Vision Transformers zu entdecken? Erfahren Sie mehr über die neuesten Anwendungsmöglichkeiten und Einsatzgebiete.
