Buradasın
Swin Transformer: Bilgisayar Görüşü İçin Genel Kapsamlı Bir Arka Plan
youtube.com/watch?v=z_8lajPxGQo&pp=0gcJCdgAo7VqN5tDYapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Vision Transformer serisinin bir parçası olup, Swin Transformer modelini detaylı bir şekilde ele almaktadır.
- Video, Swin Transformer'ın bilgisayar görüşü için genel kapsamlı bir arka plan olarak nasıl tasarlandığını açıklamaktadır. İçerikte, Swin Transformer'ın orijinal Vision Transformer'a göre sunduğu çözümler, özellikle ölçeklenebilirlik ve hesaplama karmaşıklığı sorunlarına yönelik yaklaşımları anlatılmaktadır. Modelin yapısı, MSA (Multi-Scale Attention) blokları, patch merging katmanları ve shift window dikkat mekanizması gibi temel bileşenleri detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca, Swin Transformer'ın görüntü sınıflandırması, nesne tespiti ve semantik segmentasyon gibi farklı bilgisayar görüşü görevlerinde CNN'ler ve diğer popüler modellerle karşılaştırması da sunulmaktadır.
- Vision Transformer Serisi ve SWIN Transformer
- Bu video, bilgisayar görsellerinde genel bir arka plan modeli olarak SWIN Transformer'ı ele alıyor.
- Önceki videolarda orijinal VIT, V2 ve V3 gibi VIT modelleri incelenmiş, V3'ün büyük ölçekli veri setlerinde iyi performans gösterdiği belirtiliyor.
- Bu videoda, SWIN Transformer'ın bilgisayar görsellerinde genel bir arka plan modeli olarak nasıl tasarlandığı anlatılacak.
- 01:00Bilgisayar Görsellerinde Transformer Kullanımındaki Zorluklar
- Bilgisayar görsellerinde token'ların çok önemli ve ölçekli olması, ölçeklendirme sırasında token'ların önemini değiştirmemesi gerekiyor.
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde dikkat mekanizmasının hesaplama karmaşıklığı büyük bir zorluk oluşturuyor.
- SWIN Transformer, bu zorlukları aşmak için yüksek ölçekli dikkat mekanizmaları kullanarak, pencere tabanlı yerel dikkat mekanizmaları ile birlikte çalışıyor.
- 03:36SWIN Transformer'ın Yapısı
- SWIN Transformer'ın ana yapı taşı, iki dönüşüm katmanından oluşan bir bloktur.
- İlk katman normal pencere tabanlı dikkat mekanizmasını, ikinci katman ise pencere tabanlı dikkat mekanizmasını kullanır.
- Bu yapı, her token'ın diğer token'larla doğrudan etkileşime girmesini ve aynı pencere içindeki anahtarları paylaşmasını sağlar.
- 04:38SWIN Transformer'ın Çalışma Prensibi
- SWIN Transformer, giriş görüntüsünü 2x2 token bloklarına böler ve bu blokları üç aşamada işler.
- İlk aşamada, token blokları sabit bir aşamada işlenir.
- İkinci aşamada, patch mapping katmanı kullanılarak token sayısı azaltılır ve kanal sayısı artırılır.
- 05:53SWIN Transformer'ın Avantajları ve Uygulamaları
- SWIN Transformer, CNN mimarilerine benzer şekilde tasarlanabilir ancak relative pozisyon ve embedding kullanır.
- Model, küçük veri setleri için tasarlanmış olup, farklı boyutlarda kullanılabilir.
- SWIN Transformer, görüntü sınıflandırması, nesne tespiti ve semantik segmentasyon gibi bilgisayar görsellerinde çeşitli problemlerde CNN'ler ve diğer VIT modelleriyle karşılaştırıldığında iyi performans göstermiştir.