Vision Transformer (ViT) – Công nghệ transformer cho việc xử lý hình ảnh

Tags: hình ảnh, machine learning, vision transformer

Tóm tắt: Bài viết này sẽ giới thiệu về Vision Transformer (ViT), một công nghệ đột phá đang thay đổi cách chúng ta xử lý hình ảnh. Cùng tìm hiểu về ViT, cách thức hoạt động, ưu điểm và nhược điểm của nó, đồng thời khám phá tiềm năng ứng dụng trong tương lai.

Mở Đầu: Cơn Lốc Transformer

Transformer, một kiến trúc mạng thần kinh đã từng “làm mưa làm gió” trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nay đang tiến vào lĩnh vực thị giác máy tính (Computer Vision) và tạo ra những làn sóng mới.

Vision Transformer (ViT) là một loại transformer được thiết kế đặc biệt cho xử lý hình ảnh. Nó khác biệt với các mạng nơ-ron xoắn (CNN) truyền thống ở chỗ ViT không sử dụng phép toán xoắn mà dựa vào cơ chế chú ý (attention) để khai thác mối quan hệ giữa các phần tử của hình ảnh.

Tại Sao ViT Lại Là Một Cuộc Cách Mạng?

Cơ chế chú ý cho phép ViT hiểu được mối quan hệ giữa các phần tử của hình ảnh, dù chúng ở xa nhau. Điều này giúp ViT xử lý thông tin một cách toàn diện, không bị giới hạn bởi phạm vi cục bộ như CNN. Ví dụ, khi phân loại một bức ảnh, ViT có thể hiểu được mối quan hệ giữa các phần tử khác nhau trong ảnh, từ đó đưa ra kết quả chính xác hơn.

Sự Khác Biệt Giữa ViT và CNN

CNN dựa vào phép toán xoắn để trích xuất các đặc trưng cục bộ của hình ảnh. Nó hoạt động tốt khi xử lý các nhiệm vụ yêu cầu hiểu biết về các chi tiết nhỏ trong ảnh, ví dụ như nhận diện khuôn mặt. Tuy nhiên, CNN gặp khó khăn khi xử lý các mối quan hệ xa trong ảnh, ví dụ như xác định chủ đề chính của một bức ảnh phong cảnh.

ViT sử dụng cơ chế chú ý để khai thác toàn bộ thông tin trong ảnh, bao gồm cả các mối quan hệ giữa các phần tử ở xa nhau. Điều này giúp ViT có thể xử lý các nhiệm vụ yêu cầu hiểu biết toàn cảnh, ví dụ như phân loại hình ảnh, phân đoạn hình ảnh, và tóm tắt nội dung video.

Timeline sự ra đời của ViT

Năm	Sự kiện
2020	Xuất hiện các nghiên cứu ban đầu về ViT, dẫn đến sự ra đời của mô hình ViT ban đầu.
2021	ViT được phát triển mạnh mẽ, với sự ra đời của các biến thể như DeiT (Data-Efficient Image Transformer) và Swin Transformer.
2022	ViT được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phân loại hình ảnh, phân đoạn hình ảnh, nhận diện đối tượng, và xử lý hình ảnh y tế.
Hiện tại	ViT tiếp tục phát triển với những cải tiến về hiệu suất và khả năng ứng dụng.

ViT Hoạt Động Như Thế Nào?

1. Chia ảnh thành các mảnh ghép: ViT đầu tiên sẽ chia hình ảnh đầu vào thành các mảnh ghép (patch) có kích thước nhất định. Mỗi mảnh ghép sẽ được coi như một “token” trong ngôn ngữ.

2. Biểu diễn mảnh ghép: Sau khi chia thành các mảnh ghép, ViT sẽ sử dụng một mạng nơ-ron tuyến tính để biến đổi mỗi mảnh ghép thành một vector biểu diễn, được gọi là patch embedding.

3. Thêm token lớp: ViT cũng thêm một token đặc biệt, được gọi là token lớp, vào đầu chuỗi các patch embedding. Token này sẽ được sử dụng để dự đoán kết quả cuối cùng.

4. Thêm vị trí: Để ViT hiểu được vị trí tương đối của các mảnh ghép, ViT sẽ thêm vào positional embedding cho từng patch.

5. Transformer Encoder: Sau khi đã có các patch embedding, token lớp và positional embedding, ViT sẽ đưa vào transformer encoder, đây là phần chính của ViT, nơi sử dụng cơ chế chú ý để khai thác mối quan hệ giữa các mảnh ghép. Transformer encoder bao gồm nhiều lớp, mỗi lớp bao gồm hai phần:

• Multi-Head Self-Attention (MHSA): MHSA được sử dụng để tính toán sự tương quan giữa các mảnh ghép và xác định mức độ chú ý của chúng đối với nhau.
• Feed-Forward Network (FFN): FFN được sử dụng để xử lý thông tin được khai thác từ MHSA và tạo ra các biểu diễn ẩn cho các mảnh ghép.

6. Dự đoán kết quả: Token lớp được đưa vào một mạng nơ-ron tuyến tính để dự đoán kết quả cuối cùng.

Ưu Điểm Của ViT

• Hiệu quả trong xử lý các mối quan hệ xa: ViT có thể khai thác mối quan hệ giữa các mảnh ghép ở xa nhau trong hình ảnh, trong khi CNN chỉ có thể xử lý thông tin trong phạm vi cục bộ. Điều này giúp ViT thích hợp cho các nhiệm vụ yêu cầu hiểu biết toàn cảnh, ví dụ như phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn.
• Tài nguyên ít hơn CNN: Theo Click Digital, ViT sử dụng ít tham số hơn CNN để đạt được hiệu suất tương đương, giúp giảm chi phí tính toán và tăng tốc độ học tập.
• Khả năng tổng quát hóa cao: ViT có thể đạt được hiệu suất tốt trên các tập dữ liệu chưa từng gặp, điều này cho thấy khả năng tổng quát hóa cao của ViT.

Nhược Điểm Của ViT

• Cần lượng dữ liệu lớn: ViT thường cần lượng dữ liệu huấn luyện lớn để đạt hiệu suất tốt, điều này có thể là hạn chế đối với các nhiệm vụ có ít dữ liệu.
• Hiệu suất không ổn định: ViT có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các hình ảnh có kích thước nhỏ hoặc độ phân giải thấp.
• Thời gian huấn luyện: ViT có thể mất nhiều thời gian hơn để huấn luyện so với CNN.

Viễn Cảnh Của ViT

Mặc dù ViT còn nhiều điểm cần cải thiện, nhưng nó được xem là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. ViT có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như:

• Phân loại hình ảnh: ViT được sử dụng để phân loại hình ảnh, chẳng hạn như phân loại các loại động vật hoặc vật thể.
• Phân đoạn hình ảnh: ViT được sử dụng để phân chia hình ảnh thành các vùng có nghĩa, ví dụ như phân đoạn các đối tượng trong ảnh.
• Nhận diện đối tượng: ViT được sử dụng để nhận diện các đối tượng trong hình ảnh, ví dụ như nhận diện khuôn mặt hoặc biển số xe.
• Tóm tắt nội dung video: ViT có thể được sử dụng để tóm tắt nội dung video, ví dụ như tạo ra một đoạn video ngắn mô tả các sự kiện chính trong một video dài.
• Xử lý hình ảnh y tế: ViT được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như phát hiện các khối u trong ảnh chụp X-quang.
• Lái xe tự động: ViT có thể được sử dụng để nhận diện các vật thể trên đường, ví dụ như xe cộ, người đi bộ, đèn giao thông.

Bảng Tổng Hợp Chủ Đề Của ViT

Chủ Đề	Ví dụ
Phân loại hình ảnh	Phân loại các loại động vật, vật thể trong ảnh
Phân đoạn hình ảnh	Phân đoạn các đối tượng trong ảnh
Nhận diện đối tượng	Nhận diện khuôn mặt, biển số xe trong ảnh
Tóm tắt nội dung video	Tạo ra một đoạn video ngắn mô tả các sự kiện chính trong một video dài
Xử lý hình ảnh y tế	Phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như phát hiện các khối u trong ảnh chụp X-quang
Lái xe tự động	Nhận diện các vật thể trên đường, ví dụ như xe cộ, người đi bộ, đèn giao thông

Kết Luận

ViT giúp tăng khả năng xử lý hình ảnh: hiệu suất tốt hơn, khả năng tổng quát hóa cao hơn và sử dụng ít tài nguyên hơn CNN. Mặc dù ViT còn nhiều điểm cần cải thiện, nhưng nó là một công nghệ đầy hứa hẹn và sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai.

Lưu ý: Bài viết được dựa trên kiến thức chung về Vision Transformer và có thể không bao gồm tất cả các thông tin chi tiết về công nghệ này. Để tìm hiểu kỹ hơn về ViT, mọi người có thể tham khảo thêm các tài liệu chuyên ngành.

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/