Introduction aux Vision Transformers : Classification d'images avec ViT et DeiT

Les réseaux de neurones convolutifs traditionnels ne sont plus la seule option pour la vision par ordinateur. Les Transformers, conçus à l'origine pour le traitement du langage naturel, ont révolutionné la façon dont nous analysons et classons les images. Ce cours écrit vous guide à travers les concepts clés des Vision Transformers (ViT) et des Data-efficient Image Transformers (DeiT). Vous passerez de la compréhension des mécanismes de base d'auto-attention à l'implémentation et à l'ajustement fin (fine-tuning) de ces puissantes architectures pour des tâches pratiques de classification d'images. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la mécanique fondamentale de l'auto-attention et comment elle s'applique aux données visuelles au lieu du texte. - Analyser l'architecture centrale des Vision Transformers (ViT), y compris la projection de patchs et les intégrations de position (position embeddings). - Explorer les Data-efficient Image Transformers (DeiT) et le rôle de la distillation de connaissances dans l'entraînement de modèles plus petits. - Implémenter des flux de travail de classification d'images en utilisant des bibliothèques modernes de deep learning et des modèles transformers pré-entraînés. - Évaluer les performances des modèles à l'aide de métriques de classification standard et comprendre les compromis entre les CNN et les Transformers. Vous commencerez par la terminologie essentielle et le changement conceptuel des couches convolutives vers l'auto-attention. À partir de là, vous lirez des explications de code étape par étape qui démontrent comment préparer des patchs d'images, configurer les architectures ViT et DeiT, et les affiner sur des jeux de données personnalisés. Ce cours est conçu pour les futurs data scientists, les débutants en machine learning et les passionnés de vision par ordinateur. Une connaissance de base de Python et des concepts de réseaux de neurones est utile, mais aucune expérience préalable avec les transformers n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la vision par ordinateur basée sur l'attention.