Comprender el Vision Transformer: fundamentos y aplicaciones
Mientras que el redes neuronales convolucionales (CNN) han dominado durante mucho tiempo el procesamiento de imágenes, Transformador de visión (o «Transformador de visión») está surgiendo para ofrecer un enfoque innovador en el campo de la inteligencia artificial. Debe recordarse que el etiquetado de datos por parte de expertos es importante para maximizar la precisión y la eficacia de los modelos de IA. En la encrucijada entre los avances en procesamiento del lenguaje natural y visión por computador, esta tecnología se basa en los fundamentos de transformadores.
Como recordatorio, en la IA, los transformadores proponen una arquitectura que ha revolucionado el procesamiento de datos secuenciales, como el texto. Al aplicar los principios de los transformadores al dominio visual, el transformador de visión desafía las convenciones establecidas al reemplazar las operaciones de la red CNN por mecanismos de autoatención. En resumen, ¡te lo explicamos todo!
¿Qué es un Vision Transformer?
Un Vision Transformer es una arquitectura de red neuronal para procesar datos como imágenes, inspirada en los transformadores utilizados en procesamiento del lenguaje natural. A diferencia de las redes neuronales convolucionales (o CNN) tradicionales, utiliza mecanismos de autoatención para analizar las relaciones entre las partes de la imagen.
Al dividir la imagen en parches y aplicar operaciones de autoatención, captura las interacciones espaciales y semánticas. Esto permite una representación global de la imagen. Con capas de autoatención y transformación Alimentación directa, aprende las características visuales jerárquicas.
Este enfoque abre nuevas perspectivas en reconocimiento de objetos, el segmentación de imágenes..., en el campo de la visión por computador. Los resultados obtenidos mediante el uso de transformadores de visión son notables en términos de eficiencia y precisión.
¿Cómo funcionan los transformadores de visión?
Insistimos (para que recuerdes este principio): el Vision Transformer funciona dividiendo una imagen en parches y luego tratando estos parches como secuencias de datos. Cada parche está representado por un vector y, a continuación, cada par de vectores se evalúa para determinar sus relaciones mediante mecanismos de autoatención.
Estos mecanismos permiten al modelo capturar las interacciones espaciales y semánticas entre los parches, centrándose en las partes relevantes de la imagen. Luego, esta información se propaga a través de varias capas de transformación alimentación directa, lo que permite al modelo aprender las representaciones jerárquicas y abstractas de la imagen.
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¿Cuál es el origen del Vision Transformer?
El Vision Transformer (o ViT) se desarrolló originalmente para el procesamiento del lenguaje natural y luego se aplicó a la visión artificial. Se presentó por primera vez en un artículo titulado»Una imagen vale 16x16 palabras: transformadores para el reconocimiento de imágenes a escala«de Alexey Dosovitskiy et al., publicado en 2020. ¡Por lo tanto, es (relativamente) reciente!
La idea fundamental detrás de ViT es procesar las imágenes como secuencias de «parches» (o piezas) en lugar de píxeles individuales. Luego, estos parches se procesan mediante un modelo Transformer, que es capaz de capturar las dependencias a larga distancia entre los distintos elementos de la secuencia.
¿Cuáles son las influencias de ViT en el campo de la IA?
La innovadora arquitectura del Vision Transformer (ViT) combina los conceptos de redes neuronales convolucionales y modelos de Transformer. Sus influencias son múltiples e incluyen:
Transformadores en PNL
La principal influencia proviene de los modelos de los Transformers que revolucionaron el procesamiento del lenguaje natural. Los mecanismos de atención han sido particularmente eficaces para mejorar la comprensión de las oraciones en inglés y su traducción al francés. Modelos como BERTA, GPT, y otros han demostrado la eficacia de los mecanismos de atención para captar relaciones secuenciales.
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Aunque ViT utiliza una arquitectura Transformer, su campo de aplicación inicial está muy influenciado por las CNN, que durante mucho tiempo han dominado los desarrollos de IA en este campo (y, por cierto, todavía se utilizan con éxito). Son geniales para patrones de captura locales en una imagen, y ViT aprovecha este conocimiento dividiendo la imagen en parches.
Mecanismo de atención y autoatención
El mecanismo de atención es un componente clave de los Transformers. Permite al modelo ponderar diferentes partes de los datos de entrada, según su importancia para una tarea determinada. Por ejemplo, este mecanismo permite determinar la importancia de cada palabra en relación con las demás en el contexto de una oración. Esta idea se ha extendido con éxito al procesamiento de datos de imágenes en ViT.
El concepto de autoatención, en el que cada elemento de una secuencia (o una imagen, en el caso de ViT) puede interactuar con todos los demás elementos, es fundamental para Transformers y, por tanto, para ViT. Esto permite al modelo captar las dependencias contextuales, lo que mejora la «comprensión» por parte del modelo y la generación de datos.
¿En qué se diferencia el Vision Transformer de otras arquitecturas de procesamiento de imágenes?
El Vision Transformer se diferencia de otras arquitecturas de procesamiento de datos de imágenes en varios aspectos:
Uso de transformadores
A diferencia de las arquitecturas de procesamiento de imágenes convencionales que se basan principalmente en redes neuronales convolucionales (CNN), ViT aplica mecanismos de Transformers. Este enfoque permite a ViT capturar las relaciones a larga distancia entre diferentes elementos de la imagen de manera más eficaz.
Procesamiento de parches de imágenes
En lugar de procesar cada píxel individualmente, ViT divide la imagen en parches (o partes) y los procesa como una secuencia de datos. Esto permite que el modelo maneje imágenes de diferentes tamaños sin la necesidad de realizar convoluciones específicas para el tamaño de la imagen.
Autoatención global
A diferencia de las CNN que utilizan operaciones convolucionales para extraer características locales, ViT utiliza mecanismos de autoatención globales que permiten que cada elemento de la imagen interactúe con todos los demás. Esto permite que el modelo capture relaciones a larga distancia y patrones complejos en la imagen.
Escalabilidad
ViT es altamente escalable, lo que significa que puede ser entrenado en grandes cantidades de datos y se adapta a diferentes tamaños de imagen sin requerir cambios importantes en su arquitectura. Esto la convierte en una arquitectura versátil que se adapta a una variedad de tareas de visión artificial.
¿Cuáles son los casos de uso típicos del Vision Transformer?
El transformador de visión (ViT) ha demostrado su eficacia en varios casos de uso de visión artificial.
Clasificación de imágenes
Se puede usar para clasificación de imágenes, donde se le entrena para reconocer y clasificar diferentes objetos, escenas o categorías de imágenes. Ha demostrado un desempeño comparable, o incluso superior, al de las arquitecturas tradicionales de la CNN en esta tarea.
Detección de objetos
Aunque las CNN han dominado tradicionalmente detección de objetos, el ViT también puede realizar esta tarea con éxito. Mediante el uso de técnicas como la detección de objetos a múltiples escalas y la integración de mecanismos de autoatención, ViT puede detectar y localizar objetos en una imagen de manera eficaz.
Segmentación semántica
Se puede usar para segmentación semántica, donde el objetivo es asignar una etiqueta semántica a cada píxel de la imagen. Al aprovechar las habilidades de autoatención de ViT, es posible capturar las relaciones espaciales entre los distintos elementos de la imagen y realizar una segmentación precisa.
Reconocimiento de acciones
Se puede usar para reconocimiento de acciones en vídeos, donde el objetivo es reconocer y clasificar las diversas acciones o actividades humanas presentes en una secuencia de vídeo. Al utilizar técnicas de modelado temporal y tratar cada fotograma del vídeo como una secuencia de datos, ViT se puede adaptar a esta tarea.
Generación de imágenes
Aunque es menos común, ViT también se puede usar para la generación de imágenes, donde el objetivo es generar imágenes nuevas, realistas y de alta calidad a partir de una descripción de texto o un boceto. Al utilizar técnicas de generación condicional y aprovechar las capacidades de modelado de Transformers, ViT puede generar imágenes de mayor calidad en una variedad de áreas.
En conclusión
El Vision Transformer (ViT) marca un avance significativo en el campo de la visión artificial, ya que aprovecha los mecanismos de autoatención para procesar imágenes de una manera más global y contextual. Basándose en los éxitos de los transformadores en el procesamiento del lenguaje natural, ViT reemplaza las operaciones convolucionales por técnicas de autoatención, lo que permite capturar relaciones espaciales y semánticas más ricas y complejas dentro de las imágenes.
Con diversas aplicaciones que van desde la clasificación de imágenes hasta la segmentación semántica, la detección de objetos y el reconocimiento de acciones, el Vision Transformer demuestra su eficacia y versatilidad. Su enfoque innovador y escalable ofrece perspectivas prometedoras para numerosas tareas de visión artificial, al tiempo que desafía las convenciones establecidas por las redes neuronales convolucionales tradicionales.
Los servicios de etiquetado de datos de alta calidad desempeñan un papel importante en la optimización del rendimiento de los modelos Vision Transformer. Por ejemplo, muchas empresas emergentes están estudiando la posibilidad de asociarse con empresas de anotación de datos (como Innovatiana) para acelerar el desarrollo de modelos de IA. Al permitir un análisis más preciso y contextualizado de las imágenes, estos servicios allanan el camino para innovaciones aún más avanzadas en el futuro, utilizando métodos innovadores como los transformadores de visión.
