Các ứng dụng của Transformer Core trong thị giác máy tính là gì?

Hiệu suất của lõi máy biến áp trong lĩnh vực thị giác máy tính khá đáng chú ý và cơ chế tự chú ý của nó mang đến những ý tưởng và phương pháp mới trong xử lý hình ảnh. Dưới đây là một số lĩnh vực ứng dụng chính và ví dụ cụ thể:

Vision Transformer (ViT) là một triển khai quan trọng của Transformer trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. ViT chia hình ảnh thành nhiều mảng (patches) nhỏ, sau đó xử lý các mảng này dưới dạng chuỗi đầu vào và tìm hiểu các đặc điểm chung của hình ảnh thông qua cơ chế tự chú ý. Phương pháp này hoạt động tốt trên nhiều bộ dữ liệu như ImageNet, thậm chí vượt qua các mạng thần kinh tích chập truyền thống (CNN).

Nhiệm vụ phát hiện đối tượng nhằm mục đích xác định đối tượng và vị trí của chúng trong ảnh. DEtection TRansformer (DETR) là một khung cải tiến kết hợp Transformer và CNN để dự đoán trực tiếp các hộp giới hạn và nhãn lớp. DETR đơn giản hóa quy trình phát hiện mục tiêu truyền thống bằng cách chuyển việc phát hiện mục tiêu thành một bài toán dự đoán đã đặt và đạt được kết quả tốt, đặc biệt là trong các cảnh phức tạp.

Trong nhiệm vụ phân đoạn hình ảnh, Segmenter là mô hình dựa trên Transformer sử dụng cơ chế tự chú ý để xử lý thông tin cấp pixel của hình ảnh nhằm đạt được hiệu ứng phân đoạn có độ chính xác cao. So với các phương pháp truyền thống, Segmenter có thể nắm bắt thông tin theo ngữ cảnh trong hình ảnh tốt hơn, từ đó cải thiện độ chính xác của kết quả phân đoạn.

Trong lĩnh vực tạo hình ảnh, TransGAN và các mô hình mạng đối nghịch dựa trên Transformer (GAN) khác có thể tạo ra hình ảnh chất lượng cao. Những mô hình này tận dụng các đặc tính phụ thuộc tầm xa của Transformer để tạo ra hình ảnh chi tiết và chân thực hơn, đồng thời được sử dụng rộng rãi trong sáng tạo nghệ thuật, thiết kế trò chơi và các lĩnh vực khác.

Transformer cũng được sử dụng trong các nhiệm vụ hiểu video và nhận dạng hành động. Bằng cách xử lý mối quan hệ tạm thời giữa các khung hình video, mô hình có thể nắm bắt được thông tin động. Ví dụ: TimeSformer chia video thành các đoạn thời gian và sử dụng Transformer để lập mô hình từng đoạn, xác định hiệu quả các hành động và sự kiện trong video.

Trong học tập đa phương thức, Transformer có thể xử lý đồng thời thông tin hình ảnh và văn bản, thực hiện khớp văn bản-hình ảnh và tạo mô tả. Ví dụ, trong tác vụ tạo chú thích cho ảnh, mô hình có thể tạo ra các mô tả tương ứng dựa trên ảnh đầu vào, nâng cao khả năng hiểu ảnh.

Nhiệm vụ Trả lời câu hỏi bằng hình ảnh (VQA) yêu cầu người mẫu hiểu các câu hỏi bằng hình ảnh và văn bản rồi tạo ra câu trả lời tương ứng. Mô hình VQA dựa trên Transformer có thể phân tích toàn diện nội dung hình ảnh và văn bản câu hỏi để đưa ra câu trả lời chính xác. Công nghệ này có những ứng dụng quan trọng trong trợ lý thông minh và tương tác giữa người với máy tính.

Với khả năng nhận dạng hình ảnh chi tiết, Transformer có thể xác định sự khác biệt ở các vật thể tương tự, chẳng hạn như các loại chim hoặc ô tô khác nhau, bằng cách phân tích các đặc điểm tinh vi. Thông qua cơ chế tự chú ý, mô hình có thể tập trung tốt hơn vào các tính năng chính và cải thiện độ chính xác của nhận dạng.

Việc áp dụng Transformer Core trong lĩnh vực thị giác máy tính thể hiện khả năng học tính năng mạnh mẽ và tính linh hoạt của nó. So với các mạng thần kinh tích chập truyền thống, cơ chế tự chú ý của Transformer có thể nắm bắt hiệu quả thông tin ngữ cảnh toàn cầu trong hình ảnh và phù hợp với nhiều tác vụ trực quan khác nhau. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, triển vọng ứng dụng của Transformer trong lĩnh vực thị giác máy tính sẽ ngày càng rộng hơn, thúc đẩy sự tiến bộ và đổi mới của AI trực quan.