Transformers en vision : applications et architectures

Cette séance de cours traite de l'impact transformateur des transformateurs dans divers domaines, en particulier dans la vision par ordinateur. Il commence par un aperçu des transformateurs, en soulignant leur rôle unificateur dans différents domaines de l'apprentissage automatique, tels que le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. L'instructeur passe en revue le document de base 'Attention Is All You Need' et explique l'architecture des transformateurs, y compris la structure codeur-décodeur. La séance de cours met l'accent sur l'efficacité des modèles basés sur des transformateurs dans la classification des images et la segmentation sémantique, présentant les progrès récents et les classements. La discussion s'étend aux applications des transformateurs dans la perception visuelle, y compris l'IA incarnée et les tâches de vision statique. L'instructeur couvre également l'importance de la tokenisation et de l'encodage positionnel dans le traitement de différents types de données, tels que le texte et les images. La séance de cours se termine par un aperçu de l'avenir des transformateurs en vision, y compris leur évolutivité et leur potentiel d'innovations supplémentaires dans le domaine.