Mientras que redes neuronales convolucionales (CNN) han dominado durante mucho tiempo el procesamiento de imágenes, el Transformador deVisión está surgiendo para ofrecer un enfoque innovador de la inteligencia artificial. Conviene recordar que el etiquetado experto de los datos es importante para maximizar la precisión y eficacia de los modelos de IA. En la encrucijada entre los avances en procesamiento del lenguaje natural y la Computer Vision, esta tecnología se basa en los fundamentos de los transformadores.
Como recordatorio, en IA, los transformadores ofrecen una arquitectura que ha revolucionado el tratamiento de datos secuenciales como el texto. Al aplicar los principios de los transformadores al ámbito visual, el transformador de visión desafía las convenciones establecidas sustituyendo las operaciones de las CNN por mecanismos de autoatención. En resumen, ¡se lo explicamos todo!
¿Qué es un transformador de visión?
Un transformador de visión es una arquitectura de red neuronal para procesar datos como imágenes, inspirada en los transformadores utilizados en el procesamiento del lenguaje natural. A diferencia de las redes neuronales convolucionales (o CNN) tradicionales, utiliza mecanismos de autoatención para analizar las relaciones entre partes de la imagen.
Al dividir la imagen en parches y aplicar operaciones de autoatención, capta las interacciones espaciales y semánticas. Esto proporciona una representación global de la imagen. Mediante capas de autoatención y transformaciones feed-forward, aprende características visuales jerárquicas.
Este enfoque abre nuevas perspectivas en reconocimiento de objetosobjeto segmentación de imágenesen el campo de la Computer Vision. Los resultados obtenidos utilizando Transformadores de Visión son notables en términos de eficacia y precisión.
¿Cómo funcionan los transformadores de visión?
Insistimos (para que recuerde el principio): el Transformador de Visión funciona dividiendo una imagen en parches, y luego tratando estos parches como secuencias de datos. Cada parche se representa mediante un vector y, a continuación, se evalúan las relaciones entre cada par de vectores mediante mecanismos de autoatención.
Estos mecanismos permiten al modelo captar las interacciones espaciales y semánticas entre parches, centrándose en las partes relevantes de la imagen. A continuación, esta información se propaga a través de varias capas de transformación feed-forward, lo que permite al modelo aprender representaciones jerárquicas y abstractas de la imagen.
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¿De dónde procede el Transformador de Visión?
El Transformador de Visión (o ViT) se desarrolló originalmente para el procesamiento del lenguaje natural y luego se aplicó a la Computer Vision. Se presentó por primera vez en un artículo titulado "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale".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 de ViT es procesar las imágenes como secuencias de "parches" (o trozos) en lugar de píxeles individuales. A continuación, estos fragmentos se procesan mediante un modelo Transformer, capaz de captar las dependencias de largo alcance entre los distintos elementos de la secuencia.
¿Cuáles son las influencias de ViT en el campo de la IA?
La innovadora arquitectura de Vision Transformer (ViT) fusiona los conceptos de las redes neuronales convolucionales y los modelos Transformer. Sus influencias son múltiples e incluyen
Transformadores en la PNL
La principal influencia procede de los modelos Transformers, que revolucionaron el tratamiento del lenguaje natural. Los mecanismos de atención han resultado especialmente eficaces para mejorar la comprensión de frases en inglés y su traducción al francés. Modelos como BERT, GPT y otros han demostrado la eficacia de los mecanismos de atención para captar las relaciones secuenciales.
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Aunque ViT utiliza una arquitectura Transformer, su dominio de aplicación inicial está fuertemente influenciado por las CNN, que han dominado durante mucho tiempo el desarrollo de la IA en este ámbito (y todavía se utilizan con éxito, por cierto). Las CNN son excelentes para capturar patrones locales patrones 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 Transformers. Permite al modelo ponderar distintas partes de los datos de entrada en función de su importancia para una tarea determinada. Por ejemplo, este mecanismo puede utilizarse para determinar la importancia de cada palabra en relación con las demás en el contexto de una frase. Esta idea se ha extendido con éxito al tratamiento de datos de imágenes en ViT.
El concepto de autoatención, según el cual cada elemento de una secuencia (o 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, mejorando la "comprensión" del modelo y la generación de datos.
¿En qué se diferencia Vision Transformer de otras arquitecturas de procesamiento de imágenes?
El Transformador de Visión difiere de otras arquitecturas de procesamiento de datos de imagen en varios aspectos:
Uso de transformadores
A diferencia de las arquitecturas convencionales de procesamiento de imágenes, que se basan principalmente en redes neuronales convolucionales (CNN), ViT aplica mecanismos Transformer. Este enfoque permite a ViT captar con mayor eficacia las relaciones a larga distancia entre distintos elementos de la imagen.
Tratamiento de parches de imagen
En lugar de procesar cada píxel individualmente, ViT divide la imagen en parches (o trozos) y los procesa como una secuencia de datos. De este modo, el modelo puede procesar imágenes de distintos tamaños sin necesidad de convoluciones específicas.
Autoatención global
A diferencia de las CNN, que utilizan operaciones de convolución para extraer características locales, ViT utiliza mecanismos de autoatención global que permiten que cada elemento de la imagen interactúe con todos los demás. Esto permite al modelo captar relaciones a larga distancia y patrones complejos en la imagen.
Escalabilidad
ViT es altamente escalable, lo que significa que puede entrenarse con grandes cantidades de datos y adaptarse a diferentes tamaños de imagen sin necesidad de grandes cambios en su arquitectura. Esto la convierte en una arquitectura versátil y adaptable a diversas tareas de Computer Vision.
¿Cuáles son los casos de uso típicos del Transformador de Visión?
El Transformador de Visión (ViT) ha demostrado su eficacia en diversas aplicaciones de Computer Vision.
Clasificación de imágenes
ViT puede utilizarse para clasificación de imágenesdonde se entrena para reconocer y clasificar distintos objetos, escenas o categorías de imágenes. Ha demostrado un rendimiento comparable o incluso superior al de las arquitecturas CNN tradicionales en esta tarea.
Detección de objetos
Aunque las CNN han dominado tradicionalmente la detección de objetosViT también es capaz de manejar esta tarea con éxito. Utilizando técnicas como la detección de objetos multiescala y la integración de mecanismos de autoatención, ViT puede detectar y localizar eficazmente objetos en una imagen.
Segmentación semántica
ViT puede utilizarse para segmentación semánticacuyo objetivo es asignar una etiqueta semántica a cada píxel de la imagen. Aprovechando las capacidades de autoatención de ViT, es posible captar las relaciones espaciales entre distintos elementos de la imagen y realizar una segmentación precisa.
Compartir el reconocimiento
ViT puede utilizarse para reconocimiento de acciones en vídeoscuyo objetivo es reconocer y clasificar las diferentes acciones o actividades humanas presentes en una secuencia de vídeo. Utilizando técnicas de modelado temporal y tratando cada fotograma del vídeo como una secuencia de datos, ViT puede adaptarse a esta tarea.
Generación de imágenes
Aunque menos habitual, ViT también puede utilizarse para la generación de imágenes, cuyo objetivo es generar imágenes nuevas, realistas y de buena calidad a partir de una descripción textual o un boceto. Utilizando técnicas de generación condicional y explotando las capacidades de modelado de Transformers, ViT puede generar más imágenes de alta calidad en diversos ámbitos.
En conclusión
El transformador Vision Transformer (ViT) supone un avance significativo en la Computer Vision, ya que explota mecanismos de autoatención para procesar imágenes de forma más global y contextual. Inspirado en el éxito de los transformadores en el procesamiento del lenguaje natural, el ViT sustituye las operaciones convolucionales por técnicas de autoatención, lo que permite captar relaciones espaciales y semánticas más ricas y complejas dentro de las imágenes.
Con aplicaciones que van desde la clasificación de imágenes y la segmentación semántica hasta la detección de objetos y el reconocimiento de acciones, Vision Transformer está demostrando su eficacia y versatilidad. Su enfoque innovador y escalable ofrece perspectivas prometedoras para muchas tareas de Computer Vision, 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 de Vision Transformer. Muchas empresas de nueva creación están explorando asociaciones con empresas de anotación de datos (como InnovatianaAl permitir un análisis de imágenes más preciso y contextualizado, estos servicios allanan el camino para innovaciones aún más avanzadas en el futuro, utilizando métodos innovadores como Vision Transformers.
