Введение в Vision Transformers: Классификация изображений с помощью ViT и DeiT

Традиционные сверточные нейронные сети больше не являются единственным выбором для компьютерного зрения. Transformers, изначально разработанные для обработки естественного языка, совершили революцию в том, как мы анализируем и классифицируем изображения. Этот текстовый курс проведет вас по ключевым концепциям Vision Transformers (ViT) и Data-efficient Image Transformers (DeiT). Вы пройдете путь от понимания базовых механизмов self-attention до реализации и дообучения (fine-tuning) этих мощных архитектур для практических задач классификации изображений. Чему вы научитесь: - Понимать базовую механику self-attention и то, как она применяется к визуальным данным вместо текста. - Анализировать основную архитектуру Vision Transformers (ViT), включая патч-проекцию (patch projection) и позиционное кодирование (position embeddings). - Изучать Data-efficient Image Transformers (DeiT) и роль дистилляции знаний (knowledge distillation) при обучении небольших моделей. - Реализовывать процессы классификации изображений с использованием современных библиотек глубокого обучения и предобученных моделей transformer. - Оценивать производительность моделей с помощью стандартных метрик классификации и понимать компромиссы между CNN и Transformers. Вы начнете с терминологии и концептуального перехода от сверточных слоев к self-attention. Затем вы изучите пошаговые разборы кода, демонстрирующие, как подготавливать патчи изображений, настраивать архитектуры ViT и DeiT и дообучать их на пользовательских датасетах. Этот курс разработан для начинающих дата-сайентистов, специалистов по machine learning и любителей компьютерного зрения. Базовое знакомство с Python и концепциями нейронных сетей будет полезным, но предварительный опыт работы с transformers не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы открыть для себя возможности компьютерного зрения на основе механизмов внимания.