مقدمة إلى Vision Transformers: تصنيف الصور باستخدام ViT و DeiT

لم تعد الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) التقليدية الخيار الوحيد للرؤية الحاسوبية. لقد أحدثت محولات Transformers، التي تم تصميمها في الأصل لمعالجة اللغة الطبيعية، ثورة في كيفية تحليل الصور وتصنيفها. يوجهك هذا المسار الكتابي خلال المفاهيم الأساسية لـ Vision Transformers (ViT) و Data-efficient Image Transformers (DeiT). ستنتقل من فهم آليات الانتباه الذاتي الأساسية إلى تطبيق وتعديل (fine-tuning) هذه البنيات القوية لمهام تصنيف الصور العملية. ما ستتعلمه: - فهم الميكانيكيات الأساسية لـ self-attention وكيفية تطبيقها على البيانات البصرية بدلاً من النصوص. - تحليل البنية الأساسية لـ Vision Transformers (ViT)، بما في ذلك إسقاط الرقع (patch projection) وتضمينات المواضع (position embeddings). - استكشاف Data-efficient Image Transformers (DeiT) ودور تقطير المعرفة (knowledge distillation) في تدريب النماذج الأصغر. - تنفيذ سير عمل تصنيف الصور باستخدام مكتبات التعلم العميق الحديثة ونماذج transformer المدربة مسبقاً. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس التصنيف القياسية وفهم المفاضلات بين CNNs و Transformers. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية والتحول المفاهيمي من الطبقات الالتفافية إلى الانتباه الذاتي. ومن هناك، ستقرأ شروحات برمجية خطوة بخطوة توضح كيفية إعداد رقع الصور، وتكوين بنيات ViT و DeiT، وتعديلها على مجموعات بيانات مخصصة. تم تصميم هذا الكورس لعلماء البيانات الطموحين، والمبتدئين في التعلم الآلي، ومتحمسي الرؤية الحاسوبية. من المفيد أن تكون لديك دراية أساسية بـ Python ومفاهيم الشبكات العصبية، ولكن لا يلزم وجود خبرة سابقة في transformers. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لقوة الرؤية الحاسوبية القائمة على الانتباه.