Архитектура Vision Transformer (ViT) адаптирует идею трансформеров из NLP для обработки изображений. Основная идея — представить изображение как последовательность токенов, аналогично словам в тексте.
Расскажите про архитектуру ViT (Vision Transformer): как картинка превращается в последовательность токенов?
Архитектура Vision Transformer (ViT) адаптирует идею трансформеров из NLP для обработки изображений. Основная идея — представить изображение как последовательность токенов, аналогично словам в тексте.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Архитектура Vision Transformer (ViT) адаптирует идею трансформеров из NLP для обработки изображений. Основная идея — представить изображение как последовательность токенов, аналогично словам в тексте.
Процесс преобразования картинки в последовательность токенов:
- Разбиение изображения на патчи: исходное изображение делится на небольшие квадратные участки (например, 16x16 пикселей).
- Линеаризация патчей: каждый патч разворачивается в вектор (например, если патч 16x16 и 3 канала RGB, то размер вектора 16163=768).
- Проекция в эмбеддинги: эти векторы проходят через линейный слой (полносвязный), который преобразует их в векторы фиксированной размерности — токены.
- Добавление позиционной информации: поскольку трансформер не учитывает порядок токенов, к эмбеддингам добавляются позиционные эмбеддинги, чтобы сохранить информацию о расположении патчей в изображении.
- Передача последовательности токенов в трансформер: полученная последовательность токенов обрабатывается стандартным трансформером (механизм внимания, слои нормализации и т.д.) для извлечения признаков и решения задачи (например, классификации).
Таким образом, ViT превращает изображение в последовательность векторов, которые можно эффективно обрабатывать с помощью архитектуры трансформеров, что позволяет использовать преимущества внимания для анализа визуальных данных.