Vision Transformers'a Giriş: ViT ve DeiT ile Görüntü Sınıflandırma

Geleneksel evrişimli sinir ağları (CNNs) artık bilgisayarlı görü için tek seçenek değil. Aslen doğal dil işleme için tasarlanan Transformer mimarileri, görüntüleri analiz etme ve sınıflandırma şeklimizde devrim yarattı. Bu yazılı kurs, Vision Transformers (ViT) ve Data-efficient Image Transformers (DeiT) konularının temel kavramlarında size rehberlik eder. Temel öz-dikkat (self-attention) mekanizmalarını anlamaktan, pratik görüntü sınıflandırma görevleri için bu güçlü mimarileri uygulamaya ve ince ayar (fine-tuning) yapmaya geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - Öz-dikkatin (self-attention) temel mekanizmasını ve metin yerine görsel verilere nasıl uygulandığını anlayın. - Yama projeksiyonu (patch projection) ve konum gömmeleri (position embeddings) dahil olmak üzere Vision Transformers (ViT) temel mimaris提出sini analiz edin. - Data-efficient Image Transformers (DeiT) mimarisini ve daha küçük modellerin eğitilmesinde bilgi damıtmanın (knowledge distillation) rolünü keşfedin. - Modern derin öğrenme kütüphanelerini ve önceden eğitilmiş transformer modellerini kullanarak görüntü sınıflandırma iş akışlarını uygulayın. - Standart sınıflandırma metriklerini kullanarak model performansını değerlendirin ve CNN'ler ile Transformer'lar arasındaki farkları anlayın. Temel terminoloji ve evrişimli katmanlardan öz-dikkate kavramsal geçiş ile başlayacaksınız. Oradan itibaren, görüntü yamalarını hazırlamayı, ViT ve DeiT mimarilerini yapılandırmayı ve bunları özel veri kümelerinde ince ayar yapmayı gösteren adım adım kod incelemelerini okuyacaksınız. Bu kurs, geleceğin veri bilimcileri, makine öğrenimi yeni başlayanları ve bilgisayarlı görü meraklıları için tasarlanmıştır. Python ve sinir ağı kavramlarına temel düzeyde aşinalık faydalıdır, ancak daha önce transformer deneyimi gerekli değildir. Dikkat tabanlı bilgisayarlı görünün gücünü ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.