Come sfruttare gli insight visivi con i Vision Transformers
Abbiamo esplorato i vantaggi, le applicazioni e i benefici economici nelle attività di computer vision da parte dei Vision Transformers, che stanno ridefinendo l'analisi delle immagini per migliorare prestazioni ed efficienza.
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#Deep Learning
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Cosa sono i Vision Transformers?
I Vision Transformers (ViT) sono avanzate architetture di deep learning che stanno rivoluzionando il campo della computer vision. Questa tecnologia raccoglie informazioni chiave da ogni parte delle immagini per fare predizioni accurate, migliorando il nostro modo di analizzare il mondo visivo.
Le principali tecnologie alla base dei VIT
L'idea chiave alla base dei Vision Transformers è quella di trattare i dati dell'immagine come una sequenza di patch, o regioni, e di utilizzare meccanismi di attenzione per catturare le relazioni tra le regioni e fare una previsione. Di seguito, ci concentriamo sulle due principali tecnologie alla base dei ViT.
Principali aree di applicazione
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ViT in azione: i test di Reply
Con l'obiettivo di valutare i Vision Transformers in applicazioni reali, abbiamo rivolto la nostra attenzione al modello DINO. DINO, che sta per "self-distillation with NO label" , è un modello avanzato di intelligenza artificiale per compiti di computer vision introdotto da Meta Al nel 2021.
Grazie a un intenso lavoro di sviluppo, abbiamo applicato con successo il ViT pre-addestrato DINO per automatizzare attività in vari casi d'uso. In particolare, abbiamo sfruttato DINO per estrarre caratteristiche significative e rilevare oggetti senza essere specificamente addestrato. Tutti i casi d'uso comprendevano l'integrazione di DINO in Spot, il robot autonomo agile di Boston Dynamics, per eseguire in sicurezza il monitoraggio e l'ispezione di siti industriali. Ad esempio, dopo l'integrazione, Spot è stato in grado di leggere automaticamente le misurazioni effettuate nei processi industriali e di intraprendere di conseguenza azioni basate sui dati, con estrema efficienza. Reply ha valutato anche VC-1, CLIP, SAM e Grounding DINO, modelli che stanno guidando l'innovazione nel campo della Computer Vision.
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