Hej där! Som transformatorleverantör får jag ofta denna fråga: Kan en transformator användas för bildbehandling? Nåväl, låt oss gräva in i detta ämne och ta reda på det.
För det första, när de flesta människor tänker på transformatorer, föreställer de sig förmodligen de stora elektriska enheterna du ser på telefonstolpar eller i elektriska transformatorstationer. Till exempel har vi167 KVA telefonstolpstransformatoroch den400 KVA torr transformator, som är designade för att hantera elkraftdistribution. Dessa är elindustrins bröd - och - smör, som ökar eller sänker spänningen för att möta olika kraftbehov.
Men i världen av AI och bildbehandling har termen "transformator" en helt annan innebörd. Transformer-arkitekturen, som först introducerades i tidningen "Attention Is All You Need" 2017, har revolutionerat naturlig språkbehandling (NLP). Den använder en mekanism som kallas självuppmärksamhet för att bearbeta sekventiell data mer effektivt.
Så, kan vi använda den här typen av transformator för bildbehandling? Det korta svaret är ja! Och så här.
Hur transformatorer är anpassade för bildbehandling
Bilder skiljer sig fundamentalt från text. Text är sekventiell data, där orden följer efter varandra. Bilder, å andra sidan, är 2D (eller 3D i vissa fall) arrayer av pixlar. För att använda en transformator för bildbehandling måste vi konvertera bilddata till ett format som transformatorn kan förstå.
Ett vanligt tillvägagångssätt är att dela upp en bild i små fläckar. Varje lapp plattas sedan till en 1D-vektor. Dessa vektorer matas sedan in i Transformer-modellen som en sekvens, precis som ord i en mening. Om vi till exempel har en högupplöst bild kan vi dela upp den i ett rutnät med små fyrkantiga fläckar. Varje patch representerar en liten del av bilden, och transformatorn kan lära sig relationerna mellan dessa patchar.
Låt oss prata om några av fördelarna med att använda Transformers för bildbehandling.
Fördelar med att använda transformatorer i bildbehandling
Global kontextförståelse
Traditionella konvolutionella neurala nätverk (CNN), som har varit de bästa för bildbehandling under lång tid, har ett lokalt mottagligt fält. Detta innebär att de huvudsakligen fokuserar på ett litet område med pixlar åt gången. Däremot kan Transformers fånga globala sammanhang. De kan se hela bilden på en gång och förstå sambanden mellan olika delar av bilden. Detta är verkligen användbart för uppgifter som objektdetektering och bildsegmentering, där förståelsen av hela bildens sammanhang är avgörande.
Flexibilitet
Transformatorer är mer flexibla än CNN. De förlitar sig inte på hårdkodade faltningsoperationer. Det gör att de bättre kan anpassa sig till olika typer av bilder och uppgifter. Till exempel, i vissa fall kan en bild ha oregelbundna former eller mönster som är svåra att hantera för CNN. Transformatorer kan potentiellt lära sig dessa komplexa mönster lättare.
Överför lärande
Precis som i NLP kan transformatorer inom bildbehandling dra nytta av transfer learning. Förtränade transformatormodeller på stora bilddatauppsättningar kan finjusteras för specifika uppgifter med relativt små mängder data. Detta sparar mycket tid och beräkningsresurser.
Exempel på transformatorbaserade bildbehandlingsmodeller
Vision Transformer (ViT)
Vision Transformer var en av de första modellerna som visade att Transformers kan vara konkurrenskraftiga i bildklassificeringsuppgifter. Den delar upp en bild i patchar, lägger till positionsinbäddningar för att indikera positionen för varje patch i bilden, och matar sedan in dessa patchar till en standard Transformer-kodare. Trots sin enkelhet uppnådde ViT toppmoderna resultat på flera riktmärken för bildklassificering.
Swin Transformator
Swin Transformer introducerade en hierarkisk arkitektur. Det börjar med att bearbeta små fläckar på en finkornig nivå och sedan gradvis aggregerar information för att fånga större sammanhang. Detta hierarkiska tillvägagångssätt gör det mer effektivt för uppgifter som objektdetektering och semantisk segmentering.
Utmaningar med att använda transformatorer för bildbehandling
Beräkningskostnad
Transformatorer kan vara beräkningsmässigt dyra, särskilt när det gäller högupplösta bilder. Eftersom de behöver beräkna självuppmärksamhet för alla par av patchar, växer beräkningskomplexiteten kvadratiskt med antalet patchar. Det betyder att att köra en Transformer-modell på en stor bild kan kräva mycket minne och processorkraft.
Brist på induktiv bias
CNN har vissa inbyggda induktiva fördomar, såsom översättningsinvarians. Detta gör att de kan generalisera bättre till osynliga bilder. Transformatorer, å andra sidan, saknar dessa fördomar. De behöver lära sig allt från data, vilket ibland kan leda till överanpassning, särskilt när datasetet är litet.
Vår roll som transformatorleverantör
Som transformatorleverantör handlar vi inte bara om de elektriska transformatorerna. Vi håller också ett öga på de senaste trenderna inom AI Transformer-världen. Vi förstår att efterfrågan på mer kraftfull och effektiv datorhårdvara för att köra dessa AI-modeller växer. Det är därför vi ständigt undersöker sätt att optimera våra produkter för att stödja beräkningsbehoven hos dessa avancerade bildbehandlingsmodeller.
Till exempel vårOljenedsänkt transformator med låg förlustkan tillhandahålla stabil och effektiv strömförsörjning för datacenter som kör dessa storskaliga AI-modeller. Vi vet att en pålitlig strömkälla är avgörande för att köra komplexa bildbehandlingsalgoritmer utan avbrott.
Slutsats
Sammanfattningsvis kan Transformers definitivt användas för bildbehandling. De erbjuder unika fördelar när det gäller global kontextförståelse och flexibilitet, men de kommer också med utmaningar som höga beräkningskostnader och brist på induktiv bias. När området för AI och bildbehandling fortsätter att utvecklas är vi glada över att se hur Transformers kommer att förbättras ytterligare och integreras i olika applikationer.
Om du arbetar med bildbehandling eller något relaterat område och letar efter pålitliga transformatorer (antingen elektriska eller för dina AI-modellers beräkningsbehov), tveka inte att kontakta oss för en upphandlingsdiskussion. Vi är här för att hjälpa dig hitta de bästa lösningarna för dina specifika krav.
Referenser
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Uppmärksamhet är allt du behöver. Framsteg inom neurala informationsbehandlingssystem.
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2020). En bild är värd 16x16 ord: Transformers för bildigenkänning i skala. arXiv förtryck arXiv:2010.11929.
- Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., ... & Guo, B. (2021). Swin-transformator: Hierarkisk syntransformator med skiftade fönster. arXiv förtryck arXiv:2103.14030.