«Внимание» революционизирует компьютерное зрение
«Внимание — это все, что вам нужно»от Google Brain, Google Research и Университета Торонто. Давайте сначала разберемся с моделью трансформатора, которая представляет собой тип используемой нейронной сети. обрабатывать последовательные данные. Модель преобразователя состоит из двух основных компонентов: кодировщика и декодера. Кодер обрабатывает входную последовательность и извлекает ее признаки, а декодер создает выходную последовательность на основе этих элементов. функции.
Ключевым изобретением модели трансформера является самовнимание механизмЭта концепция была первоначально популяризирована в НЛП-Естествознание. Language Processing, но также добился значительного прогресса в компьютерном зрении. В традиционных методах компьютерного зрения в значительной степени использовались сверточные нейронные сети (CNN) для таких задач, как классификация изображений и обнаружение объектов. Однако введение концепции внимания от трансформеров произвело революцию в способах обработки визуальной информации, что привело к значительным достижениям в различных задачах компьютерного зрения.
Итак, возникает следующий вопрос: как работает механизм внимания в компьютерном зрении?
У людей есть сложный когнитивный навык, называемый механизмом внимания. Когда люди получают информацию, они могут игнорировать часть первичных данных, обращая внимание на вторичные данные.
Чтобы ответить на этот вопрос, сначала поймите идею, лежащую в основе внимания. Механизм внимания нейронной сети позволяет ему сосредоточиться на подмножестве входных данных, чтобы выбрать определенные характеристики. Он позволяет модели чтобы зафиксировать отношения между различными элементами в последовательности, такими как слова в предложении или пиксели в изображении, не полагаясь на последовательную обработку.
Теперь, в контексте компьютерного зрения, эта концепция позволяет моделям обращаться к различным областям или участкам изображения, чтобы понять пространственные отношения между ними. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на сверточные операции, самостоятельное внимание фиксирует долгосрочные зависимости и учитывает глобальный контекст. Обращая внимание на соответствующие области, само-внимание помогает модели сосредоточиться на важных визуальных функциях и улучшить ее способность распознавать объекты, понимать контекст и генерировать более точные прогнозы. Самостоятельное внимание позволяет модели вычислять оценки внимания или веса для каждой пространственной позиции на входной карте объектов. Эти веса определяют важность или релевантность каждой позиции по отношению к другим позициям. Сосредоточив внимание на наиболее релевантных позициях, модель может эффективно фиксировать долгосрочные зависимости и использовать контекстную информацию в изображении.
Применения и преимущества:
Интеграция внимания в компьютерное зрение привела к значительному прогрессу и современной производительности в различных задачах. Классификация изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация и генерация изображений — вот некоторые из областей, в которых трансформеры на основе внимания продемонстрировали значительный успех.
Преимущества внимания в компьютерном зрении включают способность фиксировать долгосрочные зависимости, обрабатывать окклюзии и выборочно фокусироваться на соответствующих областях для конкретных задач.
Краткое заключение к этой статье:
Механизм внимания позволяет моделям выборочно сосредотачиваться на соответствующих областях, фиксировать долгосрочные зависимости и использовать контекстную информацию в изображениях.
