Panimula sa Vision Transformers: Pag-uuri ng Larawan Gamit ang ViT at DeiT

Ang mga tradisyunal na convolutional neural network ay hindi na lamang ang tanging opsyon para sa computer vision. Ang mga Transformer, na orihinal na idinisenyo para sa natural language processing, ay nagdulot ng malaking pagbabago sa kung paano natin sinusuri at inuuri ang mga larawan. Ang nakasulat na kursong ito ay gagabay sa iyo sa mga pangunahing konsepto ng Vision Transformers (ViT) at Data-efficient Image Transformers (DeiT). Ikaw ay lilipat mula sa pag-unawa sa mga pangunahing mekanismo ng self-attention patungo sa pagpapatupad at pag-fine-tune ng mga makapangyarihang arkitekturang ito para sa mga praktikal na gawain sa pag-uuri ng larawan. Ang iyong matututunan: - Unawain ang mga batayang mekanismo ng self-attention at kung paano ito inilalapat sa visual data sa halip na teksto. - Suriin ang pangunahing arkitektura ng Vision Transformers (ViT), kabilang ang patch projection at position embeddings. - Tuklasin ang Data-efficient Image Transformers (DeiT) at ang papel ng knowledge distillation sa pagsasanay ng mas maliliit na modelo. - Ipatupad ang mga workflow sa pag-uuri ng larawan gamit ang mga makabagong deep learning library at pre-trained transformer model. - Suriin ang pagganap ng modelo gamit ang mga karaniwang classification metric at unawain ang mga trade-off sa pagitan ng mga CNN at Transformer. Magsisimula ka sa mga mahahalagang terminolohiya at ang konseptwal na pagbabago mula sa mga convolutional layer patungo sa self-attention. Mula doon, babasahin mo ang mga sunod-sunod na gabay sa code na nagpapakita kung paano ihanda ang mga image patch, i-configure ang mga arkitektura ng ViT at DeiT, at i-fine-tune ang mga ito sa mga custom na dataset. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga naghahangad na maging data scientist, mga baguhan sa machine learning, at mga mahilig sa computer vision. Ang pangunahing kaalaman sa Python at mga konsepto ng neural network ay makatutulong, ngunit walang kinakailangang nakaraang karanasan sa mga transformer. Simulang magbasa ngayon upang ma-unlock ang kapangyarihan ng attention-based computer vision.