Pengenalan kepada Vision Transformers: Pengelasan Imej dengan ViT dan DeiT

Convolutional neural networks tradisional bukan lagi satu-satunya pilihan untuk computer vision. Transformers, yang pada asalnya direka untuk pemprosesan bahasa semula jadi, telah merevolusikan cara kita menganalisis dan mengelaskan imej. Kursus bertulis ini membimbing anda melalui konsep teras Vision Transformers (ViT) dan Data-efficient Image Transformers (DeiT). Anda akan beralih daripada memahami mekanisme asas self-attention kepada melaksanakan dan melakukan fine-tuning terhadap seni bina yang berkuasa ini untuk tugasan pengelasan imej praktikal. Apa yang akan anda pelajari: - Memahami mekanik asas self-attention dan bagaimana ia digunakan pada data visual dan bukannya teks. - Menganalisis seni bina teras Vision Transformers (ViT), termasuk patch projection dan position embeddings. - Meneroka Data-efficient Image Transformers (DeiT) dan peranan knowledge distillation dalam melatih model yang lebih kecil. - Melaksanakan alur kerja pengelasan imej menggunakan perpustakaan deep learning moden dan model transformer pra-terlatih. - Menilai prestasi model menggunakan metrik pengelasan standard dan memahami imbangan (trade-offs) antara CNN dan Transformers. Anda akan bermula dengan terminologi penting dan anjakan konseptual daripada lapisan konvolusi kepada self-attention. Dari situ, anda akan membaca langkah demi langkah panduan kod yang menunjukkan cara menyediakan patch imej, mengkonfigurasi seni bina ViT dan DeiT, serta melakukan fine-tuning pada dataset tersuai. Kursus ini direka untuk mereka yang bercita-cita menjadi saintis data, pemula machine learning, dan peminat computer vision. Pengetahuan asas tentang Python dan konsep neural network adalah membantu, tetapi tiada pengalaman sedia ada dengan transformers diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membuka kuasa computer vision berasaskan attention.