Görüntü Transformatörü (ViT) Nedir?

Görüntü Transformatörü (ViT), görüntü sınıflandırma ve diğer bilgisayarlı görme görevlerinde kullanılan bir sinir ağı türüdür. Bu, sıralı verilerle uğraşan çeşitli yöntemlerin ilginç bir evrimini gösterir. Rekürrensin (RNN’ler) dezavantajlarından uzaklaşıp, uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve görüntü uygulamaları için kullanılan görüntü transformatörlerine odaklandık.

GÖRÜNTÜ TRANSFORMATÖRÜ TANIMI

Görüntü transformatörü, görüntü sınıflandırma ve diğer bilgisayarlı görme görevlerinde kullanılan bir sinir ağıdır. Bu, görüntüleri vektörlerle temsil edilen bir dizi yama olarak ifade ederek gerçekleşir ve bu yamalar daha sonra modeli eğitmek için bir transformatör kodlayıcıya iletilir.

Görüntü transformatörlerine geçmeden önce, aşağıdakiler de dahil olmak üzere akla gelebilecek birkaç soru vardı:

Görüntüler için konumsal yerleştirmeleri ve kodlamaları kullanabilir miyim?
Bilgi istemine dayalı bir yaklaşımı bir görüntü için kullanabilir miyim?
Bir görüntü için transformatör mimarisini uygulayabilir miyim?

Kısacası, evet. Görüntü transformatörleri, bu soruların her birine cevap verebilir. Şimdi, görüntü transformatörlerinin temel prensiplerine bir göz atalım.

Görüntü Transformatörü Nedir?

Görüntü Transformatörü (ViT), görüntü sınıflandırma ve diğer bilgisayarlı görme görevlerinde kullanılan bir sinir ağı türüdür. ViT’ler, başlangıçta doğal dil işleme (NLP) görevleri için geliştirilen transformatör mimarisine dayanmaktadır. Ancak, ViT’ler, görüntü işleme için daha uygun hale getirmek amacıyla transformatör mimarisinde önemli değişiklikler yapmaktadır.

ViT’lerin önemli bir değişiklik yaptığı alan, görüntüleri temsil etme şeklidir. NLP’de, dönüştürücü modeller genellikle metni bir kelime dizisi olarak temsil eder. Ancak, resimler aynı şekilde bir kelime dizisi olarak temsil edilemez. Bunun yerine, ViT’ler görüntüleri bir dizi yama olarak temsil etmektedir.

Görüntü Transformatörü Nasıl Çalışır?

Görüş transformatörleri, başlangıçta görüntüyü bir dizi yama halinde parçalara ayırır. Ardından, her bir yama bir vektör olarak ifade edilir. Bu vektörler, bir transformatör kodlayıcıya beslenmek üzere her yama için ayrı ayrı toplanır. Transformatör kodlayıcı, kişisel dikkat katmanlarının bir yığını olarak işlev görür. Öz-dikkat, modelin yamalar arasındaki uzun vadeli bağımlılıkları kavramasına yardımcı olan bir mekanizmadır. Bu özellik, modelin bir görüntünün farklı bölümlerinin genel etiketine nasıl katkıda bulunduğunu anlamasına yardımcı olduğundan, görüntü sınıflandırması için önemlidir.

Transformatör kodlayıcının çıkışı, bir vektör dizisini içerir. Bu vektörler, görüntünün özelliklerini temsil eder. Daha sonra, bu özellikler, görüntüyü sınıflandırmak amacıyla kullanılır.

Görüntü Transformatörlerinin Avantajları

Görüntü transformatörlerinin kullanılması, görüntü sınıflandırması için bir dizi avantaj sunmaktadır.

ViT’ler, görüntülerin genel özelliklerini öğrenme yeteneği ile ön plana çıkar. Bu, görüntünün herhangi bir bölgesine konumundan bağımsız olarak odaklanabilme yeteneklerinden kaynaklanmaktadır. Bu özellik, nesne algılama ve sahneyi anlama gibi görevlerde oldukça faydalı olabilir. Ayrıca, ViT’ler, veri artırma konusunda CNN’ler kadar hassas olmasa da daha küçük veri kümeleri üzerinde eğitilebilme yeteneğine sahiptir.

Vision Transformers, çeşitli görüntü sınıflandırma görevleri için kullanılabilir. Bu görevler arasında nesne algılama, sahneyi anlama ve detaylı sınıflandırma bulunmaktadır.

Görüntü Transformatörünün Dezavantajları

Görüntü transformatörlerinin kullanımının çeşitli dezavantajları bulunmaktadır.

Görüntü transformatörlerini eğitmek, hesaplama açısından maliyetlidir. Bu durum, görüntüyle ilgili herhangi bir görevin genellikle pahalı olmasına yol açar, çünkü görüntülerin piksel boyutları büyük olduğundan dolayı çok sayıda parametreye sahiptirler. Ayrıca, ViT’lerin evrişimli sinir ağları (CNN’ler) kadar verimli olmamalarının nedeni, her bir görüntü parçasıyla ilgilenmek zorunda olmalarıdır, bu da işlemi daha karmaşık hale getirir.

ViT’ler, CNN’ler kadar yorumlanabilir değildir, bu da tahminlerinin nasıl yapıldığını anlamayı zorlaştırır.

Görüntü transformatörleri, görüntü sınıflandırmasında umut vadeden bir yaklaşım olabilir, ancak beraberinde bazı dezavantajları getirir. ViT’lerin gelişmesiyle birlikte, çeşitli görüntü sınıflandırma görevlerinde CNN’lerle karşılaştırıldıkları şekilde nasıl performans gösterdiklerini görmek ilginç olacaktır.