Selam! Bir transformatör tedarikçisi olarak bana sıklıkla şu soru soruluyor: Bir transformatör görüntü işleme için kullanılabilir mi? Peki, gelin bu konuyu inceleyelim ve öğrenelim.
Öncelikle, çoğu insan transformatörleri düşündüğünde muhtemelen telefon direklerinde veya elektrik trafo merkezlerinde gördüğünüz o büyük elektrikli cihazları hayal ediyorlardır. Örneğin, elimizde167 KVA Telefon Direği Trafosuve400 KVA Kuru TrafoElektrik enerjisi dağıtımını idare etmek için tasarlanmışlardır. Bunlar, farklı güç ihtiyaçlarını karşılamak için voltajın artırılması veya azaltılması, elektrik endüstrisinin ekmek parasıdır.
Ancak yapay zeka ve görüntü işleme dünyasında "transformatör" teriminin tamamen farklı bir anlamı var. İlk olarak 2017 yılında "İhtiyacınız Olan Tek Şey Dikkat" başlıklı makalede tanıtılan Transformer mimarisi, doğal dil işlemede (NLP) devrim yarattı. Sıralı verileri daha etkili bir şekilde işlemek için kişisel dikkat adı verilen bir mekanizmayı kullanır.
Peki bu tür bir transformatörü görüntü işleme için kullanabilir miyiz? Kısa cevap evet! İşte nasıl yapılacağı.
Transformatörler Görüntü İşleme İçin Nasıl Uyarlanır?
Görüntüler temel olarak metinden farklıdır. Metin, kelimelerin birbirini takip ettiği sıralı verilerdir. Öte yandan görüntüler 2B (veya bazı durumlarda 3B) piksel dizileridir. Transformer'ı görüntü işleme amacıyla kullanmak için, görüntü verilerini Transformer'ın anlayabileceği bir formata dönüştürmemiz gerekir.
Yaygın bir yaklaşım, görüntüyü küçük parçalara bölmektir. Her yama daha sonra 1 boyutlu bir vektöre düzleştirilir. Bu vektörler daha sonra tıpkı bir cümledeki kelimeler gibi bir dizi halinde Transformer modeline beslenir. Örneğin, yüksek çözünürlüklü bir görüntümüz varsa, onu küçük kare parçalardan oluşan bir ızgaraya bölebiliriz. Her yama görüntünün küçük bir bölümünü temsil eder ve Transformer bu yamalar arasındaki ilişkileri öğrenebilir.
Görüntü işleme için Transformers kullanmanın bazı faydalarından bahsedelim.
Görüntü İşlemede Transformatör Kullanmanın Faydaları
Küresel Bağlam Anlayışı
Uzun süredir görüntü işleme için tercih edilen geleneksel evrişimli sinir ağları (CNN'ler), yerel bir alıcı alana sahiptir. Bu, aynı anda esas olarak küçük bir piksel mahallesine odaklandıkları anlamına gelir. Bunun aksine, Transformers küresel bağlamı yakalayabilir. Görüntünün tamamını aynı anda görebilir ve görüntünün farklı bölümleri arasındaki ilişkileri anlayabilirler. Bu, tüm görüntünün bağlamını anlamanın çok önemli olduğu nesne algılama ve görüntü bölümlendirme gibi görevler için gerçekten faydalıdır.
Esneklik
Transformatörler CNN'lerden daha esnektir. Sabit kodlanmış evrişimsel işlemlere güvenmezler. Bu, farklı görüntü ve görev türlerine daha iyi uyum sağlayabilecekleri anlamına gelir. Örneğin bazı durumlarda bir görüntü, CNN'lerin işlemesi zor olan düzensiz şekillere veya desenlere sahip olabilir. Transformatörler potansiyel olarak bu karmaşık kalıpları daha kolay öğrenebilir.
Öğrenimi Aktar
Tıpkı NLP'de olduğu gibi, görüntü işlemede Transformers da transfer öğrenmeden yararlanabilir. Büyük görüntü veri kümelerindeki önceden eğitilmiş Transformer modellerine, nispeten küçük miktarda veri içeren belirli görevler için ince ayar yapılabilir. Bu, çok fazla zaman ve hesaplama kaynağı tasarrufu sağlar.
Transformatör Tabanlı Görüntü İşleme Modellerine Örnekler
Görüş Transformatörü (ViT)
Vision Transformer, Transformers'ın görüntü sınıflandırma görevlerinde rekabetçi olabileceğini gösteren ilk modellerden biriydi. Bir görüntüyü yamalara böler, görüntüdeki her bir yamanın konumunu belirtmek için konumsal yerleştirmeler ekler ve ardından bu yamaları standart bir Transformer kodlayıcıya besler. Basitliğine rağmen ViT, çeşitli görüntü sınıflandırma kriterlerinde en gelişmiş sonuçları elde etti.
Swin Transformatörü
Swin Transformer hiyerarşik bir mimariyi tanıttı. Küçük yamaları ince taneli düzeyde işleyerek başlar ve daha sonra daha büyük ölçekli bağlamı yakalamak için bilgileri yavaş yavaş toplar. Bu hiyerarşik yaklaşım, onu nesne algılama ve anlamsal bölümleme gibi görevler için daha verimli hale getirir.
Görüntü İşleme için Transformatör Kullanmanın Zorlukları
Hesaplamalı Maliyet
Transformatörler, özellikle yüksek çözünürlüklü görüntülerle uğraşırken hesaplama açısından pahalı olabilir. Tüm yama çiftleri için kişisel dikkati hesaplamaları gerektiğinden, hesaplama karmaşıklığı yama sayısıyla birlikte karesel olarak artar. Bu, Transformer modelini büyük bir görüntü üzerinde çalıştırmanın çok fazla bellek ve işlem gücü gerektirebileceği anlamına gelir.
Endüktif Önyargı Eksikliği
CNN'lerin çeviri değişmezliği gibi bazı yerleşik tümevarımsal önyargıları vardır. Bu, görünmeyen görüntülere daha iyi genelleme yapabilecekleri anlamına gelir. Transformatörler ise bu önyargılardan yoksundur. Verilerden her şeyi öğrenmeleri gerekir; bu da bazen, özellikle de veri kümesi küçük olduğunda aşırı uyumla sonuçlanabilir.
Transformatör Tedarikçisi Olarak Rolümüz
Bir transformatör tedarikçisi olarak sadece elektrik transformatörleriyle ilgili değiliz. Ayrıca AI Transformer dünyasındaki en son trendleri de takip ediyoruz. Bu yapay zeka modellerini çalıştırmak için daha güçlü ve verimli bilgi işlem donanımına olan talebin arttığını anlıyoruz. Bu nedenle, ürünlerimizi bu gelişmiş görüntü işleme modellerinin bilgi işlem ihtiyaçlarını destekleyecek şekilde optimize etmenin yollarını sürekli olarak araştırıyoruz.
Örneğin, bizimYağlı Düşük Kayıplı TransformatörBu büyük ölçekli yapay zeka modellerini çalıştıran veri merkezleri için istikrarlı ve verimli güç kaynağı sağlayabilir. Güvenilir bir güç kaynağının, karmaşık görüntü işleme algoritmalarını kesintisiz olarak çalıştırmak için çok önemli olduğunu biliyoruz.
Çözüm
Sonuç olarak Transformers kesinlikle görüntü işleme amacıyla kullanılabilir. Küresel bağlam anlayışı ve esneklik açısından benzersiz avantajlar sunuyorlar, ancak aynı zamanda yüksek hesaplama maliyeti ve tümevarımsal önyargı eksikliği gibi zorlukları da beraberinde getiriyorlar. Yapay zeka ve görüntü işleme alanı gelişmeye devam ederken, Transformers'ın nasıl daha da geliştirileceğini ve çeşitli uygulamalara entegre edileceğini görmek bizi heyecanlandırıyor.
Görüntü işleme veya ilgili herhangi bir alanda çalışıyorsanız ve güvenilir transformatörler arıyorsanız (elektrikli veya yapay zeka modellerinizin hesaplama ihtiyaçları için), bir satın alma görüşmesi için bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin. Özel gereksinimleriniz için en iyi çözümleri bulmanıza yardımcı olmak için buradayız.
Referanslar
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). İhtiyacınız olan tek şey dikkat. Sinirsel bilgi işleme sistemlerindeki gelişmeler.
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2020). Bir görüntü 16x16 kelimeye bedeldir: Büyük ölçekte görüntü tanıma için transformatörler. arXiv ön baskı arXiv:2010.11929.
- Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., ... ve Guo, B. (2021). Swin transformatörü: Kaydırılmış pencereleri kullanan hiyerarşik görüş transformatörü. arXiv ön baskı arXiv:2103.14030.