Mengapa Transformer menggantikan CNN dalam penglihatan komputer

Transformer dan CNN biasanya digunakan model rangkaian saraf dalam pembelajaran mendalam, dan idea reka bentuk serta senario aplikasinya berbeza. Transformer sesuai untuk tugasan data jujukan seperti pemprosesan bahasa semula jadi, manakala CNN digunakan terutamanya untuk tugas data spatial seperti pemprosesan imej. Mereka mempunyai kelebihan unik dalam senario dan tugas yang berbeza.

Transformer ialah model rangkaian saraf untuk memproses data jujukan, yang pada asalnya dicadangkan untuk menyelesaikan masalah terjemahan mesin. Terasnya ialah mekanisme perhatian kendiri, yang menangkap kebergantungan jarak jauh dengan mengira hubungan antara pelbagai kedudukan dalam jujukan input, dengan itu memproses data jujukan dengan lebih baik. Model transformer terdiri daripada pengekod dan penyahkod. Pengekod menggunakan mekanisme perhatian berbilang kepala untuk memodelkan jujukan input dan dapat mempertimbangkan maklumat di lokasi yang berbeza secara serentak. Mekanisme perhatian ini membolehkan model memfokuskan pada bahagian berlainan jujukan input untuk mengekstrak ciri yang lebih baik. Penyahkod menjana urutan output melalui mekanisme perhatian kendiri dan mekanisme perhatian penyahkod-pengekod. Mekanisme perhatian kendiri membantu penyahkod memfokuskan pada maklumat pada kedudukan berbeza dalam jujukan output, dan mekanisme perhatian penyahkod-pengekod membantu penyahkod mempertimbangkan bahagian yang berkaitan dalam jujukan input apabila menjana output pada setiap kedudukan. Berbanding dengan model CNN tradisional, Transformer mempunyai beberapa kelebihan apabila memproses data jujukan. Pertama, ia mempunyai fleksibiliti yang lebih baik dan boleh mengendalikan urutan panjang sewenang-wenangnya, manakala model CNN biasanya memerlukan input panjang tetap. Kedua, Transformer mempunyai kebolehtafsiran yang lebih baik dan boleh memahami fokus model semasa memproses jujukan dengan memvisualisasikan berat perhatian. Selain itu, model Transformer telah mencapai prestasi cemerlang dalam banyak tugas, mengatasi model CNN tradisional. Ringkasnya, Transformer ialah model yang berkuasa untuk memproses data jujukan Melalui mekanisme perhatian kendiri dan struktur penyahkod-pengekod, ia boleh menangkap hubungan data jujukan dengan lebih baik dan mempunyai fleksibiliti dan kebolehtafsiran yang lebih baik .

CNN ialah model rangkaian saraf yang digunakan untuk memproses data spatial, seperti imej dan video. Terasnya termasuk lapisan konvolusi, lapisan pengumpulan dan lapisan bersambung sepenuhnya, yang menyelesaikan tugas seperti pengelasan dan pengecaman dengan mengekstrak ciri tempatan dan mengabstraksi ciri global. CNN berprestasi baik dalam memproses data spatial, mempunyai invarian terjemahan dan kesedaran setempat, dan mempunyai kelajuan pengiraan yang pantas. Walau bagaimanapun, had utama CNN ialah ia hanya boleh mengendalikan data input bersaiz tetap dan agak lemah dalam memodelkan kebergantungan jarak jauh.

Walaupun Transformer dan CNN adalah dua model rangkaian neural yang berbeza, ia boleh digabungkan antara satu sama lain dalam tugasan tertentu. Contohnya, dalam tugas penjanaan imej, CNN boleh digunakan untuk mengekstrak ciri daripada imej asal, dan kemudian Transformer boleh digunakan untuk memproses dan menjana ciri yang diekstrak. Dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, Transformers boleh digunakan untuk memodelkan jujukan input, dan kemudian CNN boleh digunakan untuk tugas seperti mengklasifikasikan ciri yang terhasil atau menjana ringkasan teks. Gabungan ini boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan kedua-dua model CNN mempunyai keupayaan pengekstrakan ciri yang baik dalam medan imej, manakala Transformer berprestasi baik dalam pemodelan jujukan. Oleh itu, dengan menggunakannya bersama, anda boleh mencapai prestasi yang lebih baik dalam bidang masing-masing.

Transformer menggantikan CNN dalam bidang penglihatan komputer

Transformer secara beransur-ansur menggantikan CNN dalam penglihatan komputer atas sebab berikut:

1 Optimumkan lagi pemodelan kebergantungan jarak jauh: Model CNN tradisional mempunyai beberapa masalah apabila berurusan dengan jarak jauh had masalah pergantungan kerana mereka hanya boleh memproses data input melalui tetingkap setempat. Sebaliknya, model Transformer boleh menangkap kebergantungan jarak jauh dengan lebih baik melalui mekanisme perhatian kendiri, dan oleh itu berfungsi dengan lebih baik apabila memproses data jujukan. Untuk meningkatkan lagi prestasi, model Transformer boleh diperbaiki dengan melaraskan parameter mekanisme perhatian atau memperkenalkan mekanisme perhatian yang lebih kompleks. 2. Pemodelan pergantungan jarak jauh digunakan pada medan lain: Selain data jujukan, masalah pergantungan jarak jauh juga memberikan cabaran dalam bidang lain. Sebagai contoh, dalam tugas penglihatan komputer, menangani kebergantungan piksel jarak jauh juga merupakan isu penting. Anda boleh cuba menggunakan model Transformer pada medan ini melalui mesin perhatian kendiri Model CNN tradisional memerlukan reka bentuk manual struktur rangkaian, manakala model Transformer boleh menyesuaikan diri dengan tugas yang berbeza melalui pengubahsuaian mudah, seperti menambah atau mengurangkan lapisan atau. bilangan kepala. Ini menjadikan Transformer lebih fleksibel apabila mengendalikan pelbagai tugas penglihatan.

Mekanisme perhatian model Transformer mempunyai ciri visual, menjadikannya lebih mudah untuk menerangkan perhatian model kepada data input. Ini membolehkan kami memahami proses membuat keputusan model dengan lebih intuitif dalam tugasan tertentu dan meningkatkan kebolehtafsiran model.

4 Prestasi yang lebih baik: Dalam sesetengah tugas, model Transformer telah mengatasi model CNN tradisional, seperti dalam penjanaan imej dan tugasan pengelasan imej.

5 Keupayaan generalisasi yang lebih baik: Memandangkan model Transformer berprestasi lebih baik semasa memproses data jujukan, ia boleh mengendalikan data input dengan panjang dan struktur yang berbeza, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Transformer menggantikan CNN dalam penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!