В чём преимущества использования Visual Transformers в задачах компьютерного зрения?

Некоторые преимущества использования Vision Transformers (ViT) в задачах компьютерного зрения:

• Эффективная параллельная обработка. science-education.ru Благодаря механизмам внимания ViT может обрабатывать последовательности данных параллельно, что делает его более эффективным и быстрым по сравнению со стандартными рекуррентными нейронными сетями. science-education.ru
• Адаптивность к последовательностям переменной длины. science-education.ru ViT может работать с последовательностями данных разной длины, что упрощает его применение в различных задачах. science-education.ru
• Эффективное управление глобальными зависимостями. science-education.ru ViT хорошо справляется с глобальными зависимостями благодаря механизмам самовнимания, что делает его подходящим для задач, требующих учёта информации с разных частей изображения. science-education.ru
• Высокая пропускная способность сети. science-education.ru ViT обладает большей ёмкостью для обучения более сложных зависимостей в данных. science-education.ru
• Возможность обработки изображений различных разрешений. encord.com Это особенно полезно для таких приложений, как обнаружение объектов и сегментация, где размер и форма объектов на изображении могут существенно измениться. www.analyticsvidhya.com
• Эффективность в трансферном обучении. encord.com ViT может предварительно обучаться на больших наборах данных, а затем дообучаться для конкретных задач с ограниченными размеченными данными. encord.com