في السنوات الأخيرة ، شهد مجال معالجة الصور تقدمًا ملحوظًا ، حيث كانت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي القوة المهيمنة. ومع ذلك ، هناك اهتمام متزايد باستكشاف مدى ملاءمة المحولات الأخرى لمهام معالجة الصور. كمورد للمحولات الأخرى ، أنا متحمس للتغلب على هذا الموضوع ومشاركة رؤى حول ما إذا كانت هذه المحولات يمكن أن تتنافس مع CNNs المنشأة في عالم تحليل الصور.
فهم المحولات الأخرى
تشير المحولات الأخرى إلى مجموعة متنوعة من المحولات التي ليست هي النموذجية المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية. وهي مصممة مع بنيات وميزات مختلفة لتلبية متطلبات تطبيق محددة. على سبيل المثال،المحولات البحريةتم تصميمها لتحمل البيئة البحرية القاسية ، بينمامحولات الرياحتم تحسينها للمتطلبات الفريدة لأنظمة طاقة الرياح.المحولات الكهربائيةتلعب دورًا حاسمًا في توزيع الطاقة والأنظمة الكهربائية.
المبدأ الأساسي للمحولات هو نقل الطاقة الكهربائية بين الدوائر من خلال الحث الكهرومغناطيسي. في سياق معالجة الصور ، يمكن تمديد المفهوم مجازيًا. يمكن أن تكون قدرة المحولات على التقاط تبعيات طويلة المدى ميزة عند تحليل هياكل الصور المعقدة.
مزايا المحولات الأخرى في معالجة الصور
التقاط تبعيات طويلة المدى
واحدة من القيود الرئيسية ل CNNs هو مجالها القبلي المحلي. تعمل CNNs عادةً على بقع صغيرة من الصورة في وقت واحد ، مما يجعل من الصعب التقاط تبعيات طويلة المدى في الصورة. من ناحية أخرى ، يمكن للمحولات الأخرى معالجة تسلسل الصورة بأكمله مرة واحدة. يتيح لهم ذلك نموذج العلاقات بين الأجزاء البعيدة من الصورة ، وهو مفيد بشكل خاص في المهام مثل اكتشاف الكائنات في الصور الكبيرة أو التجزئة الدلالية للمشاهد المعقدة.
على سبيل المثال ، في صورة جوية لمدينة ما ، قد تكافح شبكة سي إن إن لفهم العلاقة بين المبنى في زاوية واحدة وحديقة على الجانب الآخر. يمكن للنهج القائم على المحول أن يلتقط بشكل أكثر فعالية هذه العلاقات الطويلة النطاق ، مما يؤدي إلى التعرف على الكائنات أكثر دقة وفهم المشهد.
المرونة في تصميم العمارة
توفر المحولات الأخرى مرونة أكبر في تصميم الهندسة المعمارية مقارنة مع CNNs. تحتوي CNNs على بنية ثابتة نسبيًا مع طبقات تلافيفية ، وطبقات تجميع ، وطبقات متصلة بالكامل. يمكن تخصيص المحولات بسهولة لتناسب مهام معالجة الصور المختلفة. يمكننا ضبط عدد الطبقات ، وحجم رؤوس الانتباه ، وغيرها من أجهزة التشغيل الفائقة لتحسين النموذج لتطبيقات محددة.
هذه المرونة مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات بيانات الصور المتنوعة. على سبيل المثال ، في معالجة الصور الطبية ، حيث تختلف خصائص أنواع مختلفة من الصور الطبية (مثل الأشعة السينية ، والتصوير بالرنين المغناطيسي ، والتصوير المقطعي) بشكل كبير ، يمكن أن تكون بنية محول قابلة للتخصيص جيدة - لتحقيق أداء أفضل.
القدرة على التكيف مع البيانات غير المهيكلة
الصور هي في الأساس بيانات غير منظمة. تعتمد CNNs على الشبكة العادية - مثل هيكل الصور لعمليات الالتواء. المحولات الأخرى ، ومع ذلك ، أكثر قابلية للتكيف مع البيانات غير المهيكلة. يمكنهم التعامل مع الصور بأشكال أو صور غير منتظمة تم تشويهها. هذا يجعلها مناسبة للسيناريوهات العالمية الحقيقية حيث قد تتأثر الصور بعوامل مثل حركة الكاميرا أو انسداد أو ظروف الإضاءة المختلفة.
تحديات استخدام محولات أخرى في معالجة الصور
التعقيد الحسابي
أحد التحديات الرئيسية لاستخدام المحولات الأخرى في معالجة الصور هو تعقيدها الحسابي العالي. تتطلب المحولات كمية كبيرة من الذاكرة والموارد الحسابية ، خاصة عند التعامل مع صور عالية الدقة. آلية الانتباه الذاتي ، وهي جوهر المحولات ، لها تعقيد زمني تربيعي فيما يتعلق بطول التسلسل. في حالة الصور ، يتناسب طول التسلسل مع عدد وحدات البكسل ، لذلك يمكن أن تكون معالجة الصور الكبيرة مكلفة للغاية.
لمعالجة هذه القضية ، اقترح الباحثون تقنيات مختلفة مثل آليات الانتباه المتفرقة واستراتيجيات التخفيضات. ومع ذلك ، قد تضحي هذه الطرق أيضًا ببعض أداء النموذج.
عدم وجود نماذج مسبقة المدربين
تحتوي CNNs على نظام بيئي غني من النماذج المسبقة التي يمكن أن تكون على ما يرام - تم ضبطها بسهولة لمهام معالجة الصور المختلفة. يتم تدريب هذه النماذج المسبقة على مجموعات بيانات الصور الكبيرة مثل ImageNet ، والتي تحتوي على ملايين الصور. في المقابل ، هناك عدد قليل نسبيا من النماذج المسبقة قبل التدريب المتاحة للمحولات الأخرى في سياق معالجة الصور.
هذا النقص في النماذج المسبقة المسبقة يجعل من الصعب البدء بنقطة أولية جيدة للتدريب. غالبًا ما يتعين على الباحثين والممارسين البدء من الصفر ، مما يتطلب المزيد من الوقت والموارد الحسابية.
التطبيقات العالمية الحقيقية
على الرغم من التحديات ، هناك العديد من التطبيقات العالمية الحقيقية حيث أظهرت المحولات الأخرى وعدًا في معالجة الصور.
تحليل صورة الأقمار الصناعية
تغطي الصور الأقمار الصناعية مساحات واسعة وتحتوي على ثروة من المعلومات. يتطلب تحليل هذه الصور القدرة على التقاط تبعيات طويلة المدى وفهم العلاقات المكانية المعقدة. يمكن استخدام المحولات الأخرى للكشف عن التغييرات في استخدام الأراضي ، ومراقبة الظروف البيئية ، وتحديد الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات وحرائق الغابات.
على سبيل المثال ، من خلال تحليل صور الأقمار الصناعية مع مرور الوقت ، يمكن للنموذج القائم على المحولات اكتشاف توسيع المناطق الحضرية أو نمو الغابات أو استنفاد موارد المياه.
المركبات المستقلة
في مجال المركبات ذاتية الحكم ، تعتبر معالجة الصور أمرًا بالغ الأهمية للمهام مثل اكتشاف الكائنات والكشف عن المسارات والتعرف على علامة المرور. يمكن أن تساعد المحولات الأخرى في تحسين دقة هذه المهام من خلال التقاط السياق بشكل أفضل وعلاقات المدى الطويل في الصور التي التقطتها كاميرات السيارة.
على سبيل المثال ، عند اكتشاف المشاة في بيئة حضرية معقدة ، يمكن للنموذج القائم على المحولات أن يأخذ في الاعتبار العلاقة بين المشاة والمركبات المحيطة وعلامات المرور ، مما يؤدي إلى قرارات القيادة أكثر موثوقية وآمنة.
خاتمة
في الختام ، فإن المحولات الأخرى لها مزايا وتحديات عندما يتعلق الأمر بمعالجة الصور. إن قدرتهم على التقاط تبعيات طويلة المدى ، والمرونة في تصميم الهندسة المعمارية ، والقدرة على التكيف مع البيانات غير المنظمة تجعلها بديلاً واعداً لـ CNNs. ومع ذلك ، فإن التعقيد الحسابي العالي وعدم وجود نماذج مسبقة التدريب هي عقبات كبيرة يجب التغلب عليها.
كمورد للمحولات الأخرى ، نحن ملتزمون بالعمل مع الباحثين والمطورين في مجال معالجة الصور لاستكشاف إمكانات هذه المحولات. نعتقد أنه مع مزيد من البحث والتطوير ، يمكن للمحولات الأخرى أن تلعب دورًا مهمًا في تقدم الدولة - للفن - في معالجة الصور.
إذا كنت مهتمًا باستكشاف استخدام محولات أخرى لاحتياجات معالجة الصور الخاصة بك ، فإننا ندعوك للاتصال بنا لمناقشة مفصلة. يمكن لفريق الخبراء لدينا تزويدك بحلول مخصصة بناءً على متطلباتك المحددة.
مراجع
- Vaswani ، A. ، Shazer ، N. ، Parmar ، N. ، Uszkoreit ، J. ، Jones ، L. ، Gomez ، An ، ... & Polosukhin ، I. (2017). الاهتمام هو كل ما تحتاجه. في التقدم في أنظمة معالجة المعلومات العصبية.
- Dosovitskiy ، A. ، Beyer ، L. ، Kolesnikov ، A. ، Weissenborn ، D. ، Zhai ، X. ، Unterthiner ، T. ، ... & Houlsby ، N. (2020). تستحق الصورة 16 × 16 كلمات: محولات للتعرف على الصور على نطاق واسع. Arxiv preprint Arxiv: 2010.11929.
- He ، K. ، Zhang ، X. ، Ren ، S. ، & Sun ، J. (2016). التعلم المتبقي العميق للتعرف على الصور. في وقائع مؤتمر IEEE حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط (ص. 770 - 778).
