Débloquez des informations visuelles avec Vision Transformers
Nous avons exploré les avantages, les applications et les avantages économiques des transformateurs de vision dans les tâches de visualisation par ordinateur, en redéfinissant l'analyse d'images pour améliorer les performances et l'efficacité.
#Computer Vision
#Deep Learning
#Self Attention
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Que sont les transformateurs de vision ?
Les transformateurs de vision (VIT) sont des architectures avancées d'apprentissage profond qui transforment les tâches de vision par ordinateur en offrant des performances impressionnantes, en capturant des informations globales et en gérant efficacement les dépendances à long terme, ce qui entraîne des avancées significatives dans le domaine de l'analyse d'images.
Les principales technologies à la base des VIT
L'idée principale de Vision Transformers est de traiter les données d'image comme une séquence de zones, ou de régions, et d'utiliser des mécanismes d'attention pour capturer les relations entre les régions afin de faire une prédiction. Concentrons-nous sur les deux principales technologies à la base des VIT.
Mécanismes d'auto-attention
Les transformateurs de vision (ViT) utilisent le mécanisme d'auto-attention pour donner la priorité à certaines informations de l'entrée par rapport à d'autres. L'auto-attention peut être calculée en parallèle, ce qui permet à cette architecture d'être évolutive et de s'entraîner sur de grands ensembles de données. Les images sont divisées en parties plus petites par les réseaux neuronaux à base de transformateurs et traitées par des couches d'auto-attention et de feedforward.
Formation préalable auto-supervisée sur de grands ensembles de données
Les transformateurs de vision (ViT) peuvent utiliser une formation préalable autosupervisée sur de grands ensembles de données facilement disponibles pour acquérir des représentations de données générales, ce qui permet de les adapter facilement à de nouvelles tâches et à de nouveaux ensembles de données. Le pre-formation sur des ensembles de données non étiquetés améliore les capacités des ViTs et évite les données coûteuses étiquetées par l'homme, car les modèles apprennent en prédisant les parties manquantes des images d'entrée sur la base d'informations contextuelles.
Principaux domaines d'application
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Les VIT en action : les tests de Reply
Dans le but de valider les transformateurs de vision dans des applications réelles, nous nous sommes tournés vers le modèle DINO. DINO, qui signifie « autodistillation sans étiquette », est un modèle d'IA avancé pour les tâches de vision par ordinateur introduit par Meta Al en 2021.
Grâce à des efforts de développement intensifs, nous avons réussi à appliquer la ViT pré-entraînée DINO pour automatiser des tâches dans divers cas d'utilisation. Plus précisément, nous avons exploité DINO pour extraire des caractéristiques significatives et détecter des objets sans avoir été spécifiquement formés à ces tâches. Tous les cas d'utilisation comprenaient l'intégration de DINO dans Spot, le robot autonome le plus convivial et le plus agile de Boston Dynamics, afin d'effectuer en toute sécurité la surveillance et l'inspection de sites industriels. À titre d'exemple, après l'intégration, Spot peut lire automatiquement les mesures des processus industriels et prendre des mesures basées sur les données en conséquence, tout en étant extrêmement efficace en termes de données. Reply a également évalué VC-1, CLIP, SAM et Grounding DINO, qui sont tous à l'origine d'innovations révolutionnaires dans le domaine de la vision par ordinateur.
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