Transformer สามารถใช้ในการประมวลผลภาพได้หรือไม่?

เฮ้! ในฐานะซัพพลายเออร์หม้อแปลงไฟฟ้า ฉันมักถูกถามคำถามนี้: หม้อแปลงไฟฟ้าสามารถใช้ในการประมวลผลภาพได้หรือไม่ เรามาเจาะลึกหัวข้อนี้แล้วค้นหาคำตอบกันดีกว่า

ก่อนอื่น เมื่อคนส่วนใหญ่นึกถึงหม้อแปลง พวกเขาอาจจะนึกถึงอุปกรณ์ไฟฟ้าขนาดใหญ่ที่คุณเห็นบนเสาโทรศัพท์หรือในสถานีไฟฟ้าย่อย ตัวอย่างเช่น เรามีหม้อแปลงไฟฟ้าเสาโทรศัพท์ 167 KVAและหม้อแปลงไฟฟ้าแห้ง 400 KVAซึ่งได้รับการออกแบบเพื่อรองรับการกระจายพลังงานไฟฟ้า สิ่งเหล่านี้คือสิ่งสำคัญของอุตสาหกรรมไฟฟ้า การเพิ่มหรือลดแรงดันไฟฟ้าเพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานที่แตกต่างกัน

แต่ในโลกของ AI และการประมวลผลภาพ คำว่า "หม้อแปลงไฟฟ้า" มีความหมายที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในรายงาน "Attention Is All You Need" ในปี 2560 ได้ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้กลไกที่เรียกว่าการใส่ใจตนเองในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แล้วเราสามารถใช้หม้อแปลงชนิดนี้ในการประมวลผลภาพได้หรือไม่? คำตอบสั้น ๆ คือใช่! และนี่คือวิธีการ

หม้อแปลงถูกดัดแปลงอย่างไรสำหรับการประมวลผลภาพ

รูปภาพมีความแตกต่างจากข้อความโดยพื้นฐาน ข้อความเป็นข้อมูลตามลำดับ โดยที่คำต่างๆ ตามหลังกัน ในทางกลับกัน รูปภาพเป็นอาร์เรย์พิกเซลแบบ 2 มิติ (หรือ 3 มิติในบางกรณี) หากต้องการใช้ Transformer สำหรับการประมวลผลภาพ เราจำเป็นต้องแปลงข้อมูลภาพเป็นรูปแบบที่ Transformer สามารถเข้าใจได้

วิธีการทั่วไปวิธีหนึ่งคือการแบ่งรูปภาพออกเป็นแพตช์เล็กๆ จากนั้นแต่ละแพตช์จะถูกทำให้แบนเป็นเวกเตอร์ 1D จากนั้นเวกเตอร์เหล่านี้จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดล Transformer ตามลำดับ เช่นเดียวกับคำในประโยค ตัวอย่างเช่น หากเรามีภาพที่มีความละเอียดสูง เราก็สามารถแบ่งภาพออกเป็นตารางเล็กๆ ที่เป็นแพตช์สี่เหลี่ยมเล็กๆ ได้ แต่ละแพตช์แสดงถึงส่วนเล็กๆ ของรูปภาพ และ Transformer สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างแพตช์เหล่านี้ได้

เรามาพูดถึงคุณประโยชน์บางประการของการใช้ Transformers ในการประมวลผลภาพกันดีกว่า

ประโยชน์ของการใช้หม้อแปลงในการประมวลผลภาพ

ความเข้าใจบริบทระดับโลก

โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) แบบดั้งเดิมซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการประมวลผลภาพมาเป็นเวลานาน มีเขตข้อมูลรับสัญญาณเฉพาะที่ ซึ่งหมายความว่าส่วนใหญ่จะมุ่งเน้นไปที่พิกเซลเล็กๆ ในแต่ละครั้ง ในทางตรงกันข้าม Transformers สามารถจับภาพบริบทระดับโลกได้ พวกเขาสามารถเห็นภาพทั้งหมดพร้อมกันและเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่างๆ ของภาพ สิ่งนี้มีประโยชน์มากสำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วนรูปภาพ ซึ่งการทำความเข้าใจบริบทของรูปภาพทั้งหมดเป็นสิ่งสำคัญ

ความยืดหยุ่น

หม้อแปลงมีความยืดหยุ่นมากกว่า CNN พวกเขาไม่พึ่งพาการดำเนินการแบบ Convolutional แบบฮาร์ดโค้ด ซึ่งหมายความว่าสามารถปรับให้เข้ากับรูปภาพและงานประเภทต่างๆ ได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น ในบางกรณี รูปภาพอาจมีรูปทรงหรือรูปแบบที่ผิดปกติซึ่ง CNN จัดการได้ยาก Transformers สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น

ถ่ายโอนการเรียนรู้

เช่นเดียวกับใน NLP Transformers ในการประมวลผลภาพจะได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้แบบถ่ายโอน โมเดล Transformer ที่ได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่สามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดสำหรับงานเฉพาะที่มีข้อมูลจำนวนค่อนข้างน้อย ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรการคำนวณได้มาก

ตัวอย่างของโมเดลการประมวลผลภาพที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า

วิชันทรานส์ฟอร์มเมอร์ (ViT)

Vision Transformer เป็นหนึ่งในโมเดลแรกๆ ที่แสดงให้เห็นว่า Transformers สามารถแข่งขันในงานจำแนกประเภทภาพได้ โดยจะแบ่งรูปภาพออกเป็นแพตช์ เพิ่มการฝังตำแหน่งเพื่อระบุตำแหน่งของแต่ละแพตช์ในรูปภาพ จากนั้นป้อนแพตช์เหล่านี้ลงในตัวเข้ารหัส Transformer มาตรฐาน แม้จะมีความเรียบง่าย แต่ ViT ก็ได้รับผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยจากเกณฑ์มาตรฐานการจัดหมวดหมู่ภาพหลายรายการ

หม้อแปลงสวิน

Swin Transformer นำเสนอสถาปัตยกรรมแบบลำดับชั้น เริ่มต้นด้วยการประมวลผลแพตช์เล็กๆ ในระดับที่ละเอียด จากนั้นจึงค่อยๆ รวบรวมข้อมูลเพื่อรวบรวมบริบทที่ใหญ่ขึ้น วิธีการแบบลำดับชั้นนี้ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วนความหมาย

ความท้าทายของการใช้หม้อแปลงสำหรับการประมวลผลภาพ

ต้นทุนการคำนวณ

หม้อแปลงไฟฟ้าอาจมีราคาแพงในการคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับภาพที่มีความละเอียดสูง เนื่องจากจำเป็นต้องคำนวณความสนใจในตนเองสำหรับแพตช์ทุกคู่ ความซับซ้อนในการคำนวณจึงเพิ่มขึ้นแบบกำลังสองตามจำนวนแพตช์ ซึ่งหมายความว่าการรันโมเดล Transformer บนอิมเมจขนาดใหญ่อาจต้องใช้หน่วยความจำและพลังการประมวลผลจำนวนมาก

ขาดอคติอุปนัย

CNN มีอคติแบบอุปนัยในตัว เช่น ความแปรปรวนของการแปล ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถสรุปภาพที่มองไม่เห็นได้ดีขึ้น ในทางกลับกัน Transformers ขาดอคติเหล่านี้ พวกเขาจำเป็นต้องเรียนรู้ทุกอย่างจากข้อมูล ซึ่งบางครั้งอาจนำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเล็ก

บทบาทของเราในฐานะซัพพลายเออร์หม้อแปลงไฟฟ้า

ในฐานะซัพพลายเออร์หม้อแปลงไฟฟ้า เราไม่ได้เป็นเพียงเกี่ยวกับหม้อแปลงไฟฟ้าเท่านั้น นอกจากนี้เรายังจับตาดูแนวโน้มล่าสุดในโลก AI Transformer เราเข้าใจดีว่าความต้องการฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อรันโมเดล AI เหล่านี้กำลังเพิ่มขึ้น นั่นเป็นเหตุผลที่เราค้นหาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับความต้องการด้านการคำนวณของโมเดลการประมวลผลภาพขั้นสูงเหล่านี้

ตัวอย่างเช่นของเราหม้อแปลงไฟฟ้าสูญเสียต่ำแบบแช่น้ำมันสามารถจัดหาแหล่งจ่ายไฟที่เสถียรและมีประสิทธิภาพสำหรับศูนย์ข้อมูลที่รันโมเดล AI ขนาดใหญ่เหล่านี้ เรารู้ว่าแหล่งพลังงานที่เชื่อถือได้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเรียกใช้อัลกอริธึมการประมวลผลภาพที่ซับซ้อนโดยไม่หยุดชะงัก

บทสรุป

โดยสรุป Transformers สามารถนำไปใช้ในการประมวลผลภาพได้อย่างแน่นอน พวกเขานำเสนอข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครในแง่ของการเข้าใจบริบททั่วโลกและความยืดหยุ่น แต่ยังมาพร้อมกับความท้าทาย เช่น ต้นทุนการคำนวณที่สูง และการขาดอคติแบบอุปนัย ในขณะที่สาขา AI และการประมวลผลภาพยังคงพัฒนาต่อไป เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เห็นว่า Transformers จะได้รับการปรับปรุงและรวมเข้ากับแอปพลิเคชันต่างๆ อย่างไร

หากคุณอยู่ในธุรกิจการประมวลผลภาพหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง และกำลังมองหาหม้อแปลงที่เชื่อถือได้ (ทั้งด้านไฟฟ้าหรือสำหรับความต้องการด้านการคำนวณของโมเดล AI ของคุณ) อย่าลังเลที่จะติดต่อเราเพื่อหารือเกี่ยวกับการจัดซื้อจัดจ้าง เราพร้อมช่วยคุณค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการเฉพาะของคุณ

อ้างอิง

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017) ความสนใจคือสิ่งที่คุณต้องการ ความก้าวหน้าในระบบประมวลผลข้อมูลประสาท
• Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2020) รูปภาพมีขนาด 16x16 คำ: Transformers สำหรับการจดจำรูปภาพในขนาด arXiv พิมพ์ล่วงหน้า arXiv:2010.11929
• Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., ... & Guo, B. (2021) หม้อแปลง Swin: หม้อแปลงวิชันซิสเต็มแบบลำดับชั้นโดยใช้หน้าต่างแบบเลื่อน arXiv พิมพ์ล่วงหน้า arXiv:2103.14030