Vision Transformers'ın (ViT) sınıflandırma, algılama ve segmentasyon görevlerinde üstünlük sağlayarak bilgisayarla görmede nasıl devrim yarattığını keşfedin.
Görme Transformatörleri (ViT), geleneksel olarak doğal dil işlemede (NLP) kullanılan transformatör tabanlı mimarileri görme görevlerine getirerek bilgisayarla görmede devrim yaratmıştır. Konvolüsyonel işlemlere dayanan Konvolüsyonel Sinir Ağlarının (CNN'ler) aksine, ViT'ler görüntü verilerini analiz etmek ve işlemek için kendi kendine dikkat mekanizmalarını kullanır ve çeşitli görme zorluklarına daha esnek ve ölçeklenebilir bir yaklaşım sunar.
ViT'ler bir giriş görüntüsünü daha küçük sabit boyutlu yamalara böler, düzleştirir ve her yamayı NLP'deki kelimelere benzer şekilde bir "belirteç" olarak ele alır. Bu belirteçler daha sonra yüksek boyutlu vektörlere gömülür ve kendi kendine dikkat mekanizmalarının modelin görüntünün ilgili kısımlarına odaklanmasını sağladığı çok katmanlı dönüştürücü kodlayıcılardan geçirilir. Bu yapı ViT'lerin hem yerel hem de küresel bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalamasını sağlar.
ViT'ler, geleneksel dönüştürücülerin eksik olduğu görüntü verilerinin kritik bir yönü olan uzamsal bilgileri korumak için konumsal kodlamalara güvenir. ViT'ler, yamalar arasındaki ilişkileri öğrenerek görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi görevlerde son teknoloji performans elde edebilir.
Transformatör sözlüğü girişinde transformatörlerin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi edinin.
ViT'ler, küresel görüntü özelliklerini yakalama yeteneklerini kullanarak görüntü sınıflandırma görevlerinde üstünlük sağlar. Google 's Vision Transformer gibi önceden eğitilmiş ViT'ler, ImageNet gibi ölçütlerde en gelişmiş doğruluğu elde etmiştir. Örneğin, ViT'ler sağlık alanında tıbbi görüntüleri sınıflandırmak ve hastalık teşhisine yardımcı olmak için uygulanmaktadır.
Ultralytics YOLO modelleri ile görüntü sınıflandırma görevlerini keşfedin.
ViT'ler nesne algılama işlem hatlarında giderek daha fazla kullanılmakta ve geleneksel konvolüsyon tabanlı omurgaların yerini almaktadır. DETR (DEtection TRansformer) gibi modeller, ViT'lerin bölge önerme ağlarına dayanmadan nesneleri tespit etme ve konumlandırma konusundaki etkinliğini göstermektedir.
Nesne algılama çözümlerini keşfedin Ultralytics YOLO.
ViT'ler, öz dikkatten yararlanarak anlamsal ve örnek segmentasyonu için doğru ve verimli çözümler sunar. Uygulamalar arasında, yol işaretlerini, yayaları ve araçları tespit etmek için hassas piksel düzeyinde segmentasyonun çok önemli olduğu otonom sürüş yer alır.
Görüntü segmentasyonunda segmentasyon görevleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Sağlık hizmetleri: ViT'ler tümör tespiti ve organ segmentasyonu gibi görevler için tıbbi görüntülemede kullanılmaktadır. Yüksek çözünürlüklü görüntüleri analiz etme yetenekleri, erken teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olur. Örneğin, Ultralytics YOLO11'un tıbbi görüntüleme yetenekleri, gelişmiş hassasiyet için ViT tabanlı omurgalarla geliştirilebilir.
Otonom Araçlar: ViT'ler otonom araçlardaki görüş sistemlerine güç vererek engellerin, şerit işaretlerinin ve trafik işaretlerinin gerçek zamanlı olarak algılanmasını sağlar. Küresel bağlam farkındalığı, güvenliği ve karar verme mekanizmasını geliştirir.
Vizyon yapay zeka çözümleriyle otonom sürüşte yapay zekanın daha fazla uygulamasını keşfedin.
ViT'ler önemli avantajlar sunarken, zorlukları da beraberinde getirmektedir:
Bu sorunları ele almak için ViT'leri CNN'lerle birleştiren hibrit modeller gibi yaklaşımlar ve ViT'leri daha verimli hale getirmek için yama birleştirme gibi teknikler tanıtılmıştır.
ViT'ler, sektörler genelinde yenilikçi çözümler sunarak bilgisayarla görmenin sınırlarını zorlamaya devam ediyor. Geliştiriciler, Ultralytics HUB gibi araçlarla ViT'lerin gerçek dünya uygulamalarındaki potansiyelini keşfedebilir, dağıtımı basitleştirebilir ve yapay zeka çözümlerini ölçeklendirebilir.
.png)