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
#Self Attention
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Cosa sono i Vision Transformers?
I Vision Transformers (ViT) sono architetture avanzate di deep learning che stanno trasformando le attività di computer vision offrendo prestazioni di alto livello, acquisendo informazioni in maniera globale da tutti gli input sequenziali forniti e tenendo conto delle loro interrelazioni anche se molto distanti fra loro, per effettuare predizioni, con progressi significativi nel campo dell'analisi delle immagini.
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.
Meccanismi di self-attention
I Vision Transformers (ViT) utilizzano il meccanismo della self-attention per dare priorità ad alcune informazioni di input rispetto ad altre. L'auto-attenzione può essere calcolata parallelamente, il che consente a questa architettura di essere scalabile e addestrarsi su grandi insiemi di dati. Le immagini vengono suddivise in parti più piccole dalle reti neurali basate sui transformer ed elaborate attraverso layer di self-attention e feedforward.
Pre-training self-supervised su ampi dataset
I Vision Transformers (ViTs) possono sfruttare un pre-training self-supervised su grandi insiemi di dati prontamente disponibili per acquisire rappresentazioni generali dei dati, consentendo un facile fine-tuning per nuovi task e insiemi di dati. Il pre-training su insiemi di dati non etichettati migliora le capacità dei ViT evitando i dispendiosi dati etichettati dall'uomo, poiché i modelli apprendono prevedendo le parti mancanti delle immagini in input sulla base delle informazioni contestuali.
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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