Desbloqueando insights visuais com Vision Transformers
Exploramos as vantagens, os aplicativos e os benefícios econômicos dos transformadores de visão em tarefas de visão computacional, redefinindo a análise de imagens para melhorar o desempenho e a eficiência.
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O que são Vision Transformers?
Os Vision Transformers (VITs) são arquiteturas avançadas de aprendizado profundo que estão transformando as tarefas de visão computacional ao oferecer um desempenho impressionante, capturar informações globais de forma eficaz e lidar com dependências de longo prazo com eficiência, impulsionando avanços significativos no campo da análise de imagens.
As principais tecnologias por trás dos VITs
A ideia principal por trás do Vision Transformers é tratar os dados de imagem como uma sequência de manchas ou regiões e usar mecanismos de atenção para capturar as relações entre as regiões e fazer uma previsão. Vamos nos concentrar nas duas principais tecnologias por trás dos VITs.
Mecanismos de autoatenção
Os Vision Transformers (ViTs) usam o mecanismo de autoatenção para priorizar efetivamente algumas informações da entrada em detrimento de outras. A autoatenção pode ser computada em paralelo, o que permite que essa arquitetura seja dimensionável e treinada em grandes conjuntos de dados. As imagens são divididas em partes menores pelas redes neurais baseadas em transformadores e processadas por meio de camadas de autoatenção e feedforward.
Pré-treinamento auto-supervisionado em grandes conjuntos de dados
Os Vision Transformers (ViTs) podem utilizar o pré-treinamento auto-supervisionado em conjuntos de dados grandes e prontamente disponíveis para adquirir representações gerais de dados, permitindo um ajuste fino fácil para novas tarefas e conjuntos de dados. O pré-treinamento em conjuntos de dados não rotulados aprimora os recursos dos ViTs e evita dados caros rotulados por humanos, pois os modelos aprendem prevendo partes ausentes das imagens de entrada com base em informações contextuais.
Principais áreas de aplicação
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VITs em ação: testes da Reply
Com o objetivo de validar os Vision Transformers em aplicações do mundo real, voltamos nossa atenção para o modelo DINO. DINO, que significa “autodestilação sem rótulo”, é um modelo avançado de IA para tarefas de visão computacional introduzido pela Meta Al em 2021.
Por meio de esforços intensivos de desenvolvimento, aplicamos com sucesso o ViT pré-treinado DINO para automatizar tarefas em vários casos de uso. Especificamente, aproveitamos o DINO para extrair recursos significativos e detectar objetos sem sermos especificamente treinados para isso. Todos os casos de uso abrangeram a integração do DINO ao Spot, o robô autônomo mais amigável e ágil da Boston Dynamics, para realizar o monitoramento e a inspeção de instalações industriais com segurança. Por exemplo, após a integração, o Spot podia ler automaticamente as medições dos processos industriais e realizar ações orientadas por dados, sendo extremamente eficiente em termos de dados. A Reply também avaliou o VC-1, o CLIP, o SAM e o Grounding DINO, todos os quais estão impulsionando inovações revolucionárias em Visão Computacional.
embarque em uma jornada transformadora em visão computacional
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