Alors que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont longtemps dominé le traitement d’images, le Vision Transformer (ou "Transformateur de Vision") émerge pour offrir une approche novatrice dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il faut rappeler que l'étiquetage des données par des experts est important pour maximiser la précision et l'efficacité des modèles IA. À la croisée des chemins entre les avancées en traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, cette technologie repose sur les fondements des transformateurs.
Pour rappel, en IA, les transformateurs proposent une architecture qui a révolutionné le traitement de données séquentielles telles que le texte. En appliquant les principes des transformateurs au domaine visuel, le transformateur de vision défie les conventions établies en remplaçant les opérations des réseaux CNN par des mécanismes d’auto-attention. Bref, on vous explique tout !
Qu'est-ce qu'un Vision Transformer ?
Un Vision Transformer est une architecture de réseau neuronal pour le traitement de données telles que des images, inspirée des transformateurs utilisés dans le traitement du langage naturel. Contrairement aux réseaux de neurones convolutifs (ou CNN) traditionnels, il utilise des mécanismes d’auto-attention pour analyser les relations entre les parties de l’image.
En divisant l’image en patches et en appliquant des opérations d’auto-attention, il capture les interactions spatiales et sémantiques. Cela permet une représentation globale de l’image. Avec des couches d’auto-attention et de transformation feed-forward, il apprend des caractéristiques visuelles hiérarchiques.
Cette approche ouvre de nouvelles perspectives dans la reconnaissance d’objets, la segmentation d’images…, dans le domaine de la vision par ordinateur. Les résultats obtenus grâce à l'utilisation des Vision Transformers sont remarquables en termes d'efficacité et de précision.
Comment fonctionnent les transformateurs de vision ?
On insiste (pour que vous reteniez bien ce principe) : le Vision Transformer fonctionne en divisant une image en patches, puis en traitant ces patches comme des séquences de données. Chaque patch est représenté par un vecteur, puis chaque paire de vecteurs est évaluée pour leurs relations grâce à des mécanismes d'auto-attention.
Ces mécanismes permettent au modèle de capturer les interactions spatiales et sémantiques entre les patches, en se concentrant sur les parties pertinentes de l'image. Ensuite, ces informations sont propagées à travers plusieurs couches de transformation feed-forward, permettant au modèle d'apprendre des représentations hiérarchiques et abstraites de l'image.
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Quelle est l'origine du Vision Transformer ?
Le Vision Transformer (ou ViT) a été initialement développé pour le traitement du langage naturel, puis appliqué à la vision par ordinateur. Il a été introduit pour la première fois dans un article intitulé "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" par Alexey Dosovitskiy et al., publié en 2020. Il est donc (relativement) récent !
L'idée fondamentale derrière ViT est de traiter les images sous forme de séquences de "patches" (ou morceaux) plutôt que de pixels individuels. Ces patches sont ensuite traités par un modèle Transformer, qui est capable de capturer les dépendances à longue distance entre les différents éléments de la séquence.
Quelles sont les influences du ViT dans le domaine de l’IA ?
L'architecture novatrice du Vision Transformer (ViT) fusionne les concepts du réseau de neurones convolutifs et des modèles Transformateurs. Ses influences sont multiples et comprennent notamment :
Transformers dans le NLP
L’influence principale vient des modèles Transformers qui ont révolutionné le traitement du langage naturel. Les mécanismes d'attention ont été particulièrement efficaces pour améliorer la compréhension des phrases en anglais et leur traduction en français. Des modèles comme BERT, GPT, et d’autres ont démontré l’efficacité des mécanismes d’attention pour capturer les relations séquentielles.
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Bien que ViT utilise une architecture de Transformer, son domaine d'application initial est fortement influencé par les CNN, qui ont longtemps dominé les développements IA dans ce domaine (et sont toujours utilisés avec succès, par ailleurs). Ces derniers sont excellents pour capturer les motifs locaux dans une image, et ViT profite de cette connaissance en divisant l'image en patches.
Mécanisme d'attention & auto-attention
Le mécanisme d'attention est une composante clé des Transformers. Il permet au modèle de pondérer différentes parties des données en entrée, en fonction de leur importance pour une tâche donnée. Par exemple, ce mécanisme permet de déterminer l'importance de chaque mot par rapport aux autres dans le contexte d'une phrase. Cette idée a été étendue avec succès au traitement des données d'images dans ViT.
Le concept d'auto-attention, où chaque élément d'une séquence (ou d'une image, dans le cas de ViT) peut interagir avec tous les autres éléments, est fondamental pour les Transformers et donc pour ViT. Cela permet au modèle de capturer les dépendances contextuelles, améliorant ainsi la "compréhension" par le modèle et la génération de données.
En quoi le Vision Transformer diffère-t-il des autres architectures de traitement d'images ?
Le Vision Transformer se distingue des autres architectures de traitement de données d'images de plusieurs façons :
Utilisation des Transformers
Contrairement aux architectures classiques de traitement d'images qui se basent principalement sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN), le ViT applique les mécanismes des Transformers. Cette approche permet au ViT de capturer les relations à longue distance entre les différents éléments de l'image de manière plus efficace.
Traitement par patch d'images
Plutôt que de traiter chaque pixel individuellement, le ViT divise l'image en patches (ou morceaux) et les traite comme une séquence de données. Cela permet au modèle de gérer des images de tailles variables sans avoir besoin de convolutions spécifiques à la taille de l'image.
Auto-attention globale
Contrairement aux CNN qui utilisent des opérations de convolution pour extraire des caractéristiques locales, le ViT utilise des mécanismes d'auto-attention globale qui permettent à chaque élément de l'image d'interagir avec tous les autres. Cela permet au modèle de capturer des relations à longue distance et des motifs complexes dans l'image.
Scalabilité
Le ViT est hautement scalable, ce qui signifie qu'il peut être entraîné sur de grandes quantités de données et adapté à différentes tailles d'images sans nécessiter de modifications majeures de son architecture. Cela en fait une architecture polyvalente et adaptable à une variété de tâches de vision par ordinateur.
Quels sont les cas d'utilisation typiques du Vision Transformer ?
Le transformateur de vision (ViT) a montré son efficacité dans divers cas d'utilisation en vision par ordinateur.
Classification d'images
Le ViT peut être utilisé pour la classification d'images, où il est entraîné à reconnaître et à classer différents objets, scènes ou catégories d'images. Il a démontré des performances comparables, voire supérieures, à celles des architectures traditionnelles de CNN dans cette tâche.
Détection d'objets
Bien que les CNN aient traditionnellement dominé la détection d'objets, le ViT est également capable de traiter cette tâche avec succès. En utilisant des techniques telles que la détection d'objets à plusieurs échelles et l'intégration de mécanismes d'auto-attention, le ViT peut détecter et localiser efficacement les objets dans une image.
Segmentation sémantique
Le ViT peut être utilisé pour la segmentation sémantique, où l'objectif est d'attribuer une étiquette sémantique à chaque pixel de l'image. En exploitant les capacités d'auto-attention du ViT, il est possible de capturer les relations spatiales entre les différents éléments de l'image et d'effectuer une segmentation précise.
Reconnaissance d'actions
Le ViT peut être utilisé pour la reconnaissance d'actions dans les vidéos, où l'objectif est de reconnaître et de classifier les différentes actions ou activités humaines présentes dans une séquence vidéo. En utilisant des techniques de modélisation temporelle et en traitant chaque image de la vidéo comme une séquence de données, le ViT peut être adapté à cette tâche.
Génération d'images
Bien que moins courant, le ViT peut également être utilisé pour la génération d'images, où l'objectif est de générer de nouvelles images réalistes et de bonne qualité à partir d'une description textuelle ou d'une esquisse. En utilisant des techniques de génération conditionnelle et en exploitant les capacités de modélisation des Transformers, le ViT peut générer plus d'images de haute qualité dans une variété de domaines.
En conclusion
Le Vision Transformer (ViT) marque une avancée significative dans le domaine de la vision par ordinateur, en exploitant des mécanismes d'auto-attention pour traiter des images de manière plus globale et contextuelle. En s'inspirant des succès des transformateurs dans le traitement du langage naturel, le ViT remplace les opérations convolutionnelles par des techniques d'auto-attention, permettant ainsi de capturer des relations spatiales et sémantiques plus riches et plus complexes au sein des images.
Avec des applications variées allant de la classification d'images à la segmentation sémantique, en passant par la détection d'objets et la reconnaissance d'actions, le Vision Transformer prouve son efficacité et sa polyvalence. Son approche novatrice et scalable offre des perspectives prometteuses pour de nombreuses tâches en vision par ordinateur, tout en défiant les conventions établies par les réseaux de neurones convolutifs traditionnels.
Les services d'étiquetage de données de haute qualité jouent un rôle important dans l'optimisation des performances des modèles de Vision Transformer. De nombreuses startups explorent par exemple des partenariats avec des sociétés d'annotation de données (comme Innovatiana) pour accélérer le développement de modèles IA.En permettant une analyse plus précise et contextualisée des images, ces services ouvrent la voie à des innovations encore plus avancées dans le futur, utilisant des méthodes innovantes comme les Vision Transformer.
