Vision Transformers (ViT), görüntü işlemede devrim yaratan bir yaklaşımdır. Transformer mimarisi, doğal dil işlemede (NLP) büyük başarılar elde ettikten sonra, görüntü sınıflandırma ve diğer görsel görevler için de uyarlanmıştır. ViT, bu alandaki geleneksel evrişimli sinir ağlarına (CNN) alternatif olarak güçlü bir model sunar. Özellikle büyük veri kümelerinde etkileyici sonuçlar vermesiyle bilinir.
Bu yazıda, Vision Transformers'ın çalışma prensibini, CNN'lere karşı avantajlarını ve hangi alanlarda kullanıldığını ele alacağız.
Vision Transformers, temel olarak görüntüleri küçük parçalara (patch) böler ve her bir parçayı bir Transformer modeline giriş olarak verir. Bu yöntem, görüntülerin her bir parçasının bağlamını öğrenerek, daha karmaşık görsel görevlerde başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlar.
ViT’in çalışma prensibi şu şekildedir:
ViT'in başarısı, özellikle büyük veri kümelerinde öne çıkmaktadır. İşte Vision Transformers'ın CNN'lere karşı avantajları ve zorlukları:
CNN'ler, yerel özellikleri öğrenmede güçlüdür ancak küresel bağlamı anlamada zorluk çekebilir. ViT, tüm görüntüdeki her parçanın birbirine olan etkisini öğrenir ve daha geniş bir bağlam anlayışı sunar.
Vision Transformers, büyük veri kümelerinde daha verimli çalışır. Bu nedenle ViT, milyonlarca görüntüyle eğitildiğinde CNN'lerden daha iyi sonuçlar verebilir. Ancak küçük veri kümeleriyle eğitildiğinde CNN'ler genellikle daha iyi performans gösterir.
ViT, hesaplama açısından CNN'lere kıyasla daha maliyetlidir. Özellikle büyük veri kümelerinde eğitim süresi uzayabilir. Ancak modern donanım ve GPU'lar sayesinde bu zorluk aşılmaktadır.
ViT, görüntü işleme ve bilgisayarla görme alanında pek çok uygulamaya sahiptir. İşte bazı başlıca kullanım alanları:
ViT, büyük veri kümelerinde görüntü sınıflandırma görevlerinde başarılı sonuçlar verir. Özellikle tıp alanında, hastalık tespiti için kullanılan görüntü sınıflandırma modellerinde ViT yaygın olarak kullanılmaktadır.
Nesne algılama ve segmentasyon görevlerinde ViT, her bir nesnenin diğer nesnelerle olan ilişkisini anlamada başarılıdır. Örneğin, otonom araçlar için çevresel algılama sistemlerinde ViT, görüntüdeki nesneleri daha etkili bir şekilde ayırt edebilir.
ViT, sanat ve yaratıcı uygulamalarda da kullanılabilir. Örneğin, bir görüntüyü sanatsal bir stile dönüştüren Neural Style Transfer gibi görevlerde ViT, çeşitli görsel efektlerin üretilmesinde yardımcı olabilir.
ViT, bilgisayarla görme alanında yeni bir dönemi başlattı. Özellikle büyük veri kümeleriyle çalışıldığında, bu modelin daha da geliştirilmesi ve optimize edilmesi bekleniyor. Ayrıca, daha hafif ve daha hızlı Vision Transformer modelleri, düşük veri kümeleriyle de etkili sonuçlar verebilir. Önümüzdeki yıllarda ViT ve türevlerinin çeşitli endüstrilerde daha fazla yaygınlaşacağı öngörülmektedir.
Vision Transformers (ViT), görüntü işlemede yeni bir dönem başlatarak geleneksel CNN'lerin ötesine geçiyor. ViT, büyük veri kümelerinde daha etkili ve bağlamsal bilgi öğreniminde güçlü sonuçlar sunuyor
Tedarik zinciri yönetimi (Supply Chain Management), bir ürünün ham madde tedarikinden üretimine, lojistik sürecinden son müşteriye teslimatına kadar olan akışın optimizasyonunu ifade eder.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında, modellerin öğrendiği bilgileri kullanarak yeni veriler üretmesi için çeşitli sampling methods (örnekleme yöntemleri) kullanılır.
5G (Fifth Generation), beşinci nesil mobil iletişim teknolojisini ifade eden bir terimdir. Bu teknoloji, önceki nesil olan 4G/LTE teknolojisinin üzerine inşa edilerek, veri iletişiminde devrim niteliğinde iyileştirmeler sunuyor.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.