Giới thiệu về Vision Transformers: Phân loại hình ảnh với ViT và DeiT

Các mạng convolutional neural network truyền thống không còn là lựa chọn duy nhất cho computer vision. Các mô hình Transformer, vốn ban đầu được thiết kế cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đã cách mạng hóa cách chúng ta phân tích và phân loại hình ảnh. Khóa học bằng văn bản này sẽ hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của Vision Transformers (ViT) và Data-efficient Image Transformers (DeiT). Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các cơ chế self-attention cơ bản đến việc triển khai và fine-tune các kiến trúc mạnh mẽ này cho các tác vụ phân loại hình ảnh thực tế. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu cơ chế nền tảng của self-attention và cách nó áp dụng cho dữ liệu thị giác thay vì văn bản. - Phân tích kiến trúc cốt lõi của Vision Transformers (ViT), bao gồm patch projection và position embeddings. - Khám phá Data-efficient Image Transformers (DeiT) và vai trò của knowledge distillation trong việc huấn luyện các mô hình nhỏ hơn. - Triển khai quy trình phân loại hình ảnh bằng các thư viện deep learning hiện đại và các mô hình transformer đã được huấn luyện trước (pre-trained). - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các thước đo phân loại chuẩn và hiểu sự đánh đổi giữa CNNs và Transformers. Bạn sẽ bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và sự chuyển dịch khái niệm từ các lớp convolutional sang self-attention. Từ đó, bạn sẽ đọc qua các bài hướng dẫn mã nguồn từng bước, minh họa cách chuẩn bị các image patch, cấu hình kiến trúc ViT và DeiT, cũng như fine-tune chúng trên các tập dữ liệu tùy chỉnh. Khóa học này được thiết kế cho các data scientist tương lai, người mới bắt đầu học machine learning và những người yêu thích computer vision. Sự quen thuộc cơ bản với Python và các khái niệm neural network sẽ giúp ích cho bạn, nhưng không yêu cầu phải có kinh nghiệm trước đó với transformers. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để khai phá sức mạnh của computer vision dựa trên cơ chế attention.