Introducción a los Vision Transformers: Clasificación de imágenes con ViT y DeiT

Las redes neuronales convolucionales tradicionales ya no son la única opción para la visión por computadora. Los Transformers, diseñados originalmente para el procesamiento del lenguaje natural, han revolucionado la forma en que analizamos y clasificamos imágenes. Este curso escrito te guía a través de los conceptos fundamentales de los Vision Transformers (ViT) y los Data-efficient Image Transformers (DeiT). Pasarás de comprender los mecanismos básicos de autoatención a implementar y ajustar estas potentes arquitecturas para tareas prácticas de clasificación de imágenes. Lo que aprenderás: - Comprender la mecánica fundamental de la autoatención y cómo se aplica a datos visuales en lugar de texto. - Analizar la arquitectura principal de los Vision Transformers (ViT), incluida la proyección de parches y los incrustamientos de posición. - Explorar los Data-efficient Image Transformers (DeiT) y el papel de la destilación de conocimiento en el entrenamiento de modelos más pequeños. - Implementar flujos de trabajo de clasificación de imágenes utilizando bibliotecas modernas de aprendizaje profundo y modelos transformer preentrenados. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas de clasificación estándar y comprender las diferencias entre las CNN y los Transformers. Comenzarás con la terminología esencial y el cambio conceptual de las capas convolucionales a la autoatención. A partir de ahí, leerás tutoriales de código paso a paso que demuestran cómo preparar parches de imágenes, configurar arquitecturas ViT y DeiT, y ajustarlas en conjuntos de datos personalizados. Este curso está diseñado para futuros científicos de datos, principiantes en aprendizaje automático y entusiastas de la visión por computadora. Una familiaridad básica con Python y los conceptos de redes neuronales es útil, pero no se requiere experiencia previa con transformers. Comienza a leer hoy para desbloquear el poder de la visión por computadora basada en atención.