Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 1
Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 1

Как Vision Transformers понимают отношения объектов: двухступенчатый подход к визуальному мышлению

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Uncovering How Vision Transformers Understand Object Relations: A Two-Stage Approach to Visual Reasoning

«`html

Преодоление Проблем Визуальных Трансформеров (ViTs)

Несмотря на успех ViTs в задачах классификации и генерации изображений, они сталкиваются с трудностями в абстрактных задачах, требующих понимания отношений между объектами. Ключевая проблема заключается в том, что модели не всегда могут точно выполнять визуальные реляционные задачи, такие как определение, являются ли два объекта одинаковыми или разными.

Решения и практическая ценность

Группа исследователей из университетов Брауна, Нью-Йорка и Стэнфорда изучает, как ViTs обрабатывают и представляют визуальные отношения. Они выявили два этапа обработки: перцептивный и реляционный. На первом этапе модели выделяют локальные характеристики объектов, а на втором — сравнивают эти представления для определения отношений.

Это открытие показывает, что ViTs могут до некоторой степени обучаться представлению абстрактных отношений, что открывает новые возможности для создания более гибких ИИ-моделей.

Технические insights

Модели ViTs демонстрируют структурированный подход к реляционному рассуждению. Они используют разные механизмы внимания для обработки локальных и глобальных операций, что позволяет им эффективно сравнивать объекты. Это разделение функций помогает моделям лучше обобщать информацию за пределами обучающих данных.

Заключение

Результаты исследования подчеркивают ограничения и потенциал Vision Transformers в реляционном рассуждении. Разделение обработки на перцептивный и реляционный этапы предлагает перспективный подход для улучшения возможностей этих моделей, что важно для таких приложений, как визуальные вопросы и сопоставление изображений с текстом.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, вот несколько шагов:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выберите подходящее ИИ-решение для вашего бизнеса.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или на Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который поможет вам в продажах, отвечая на вопросы клиентов и генерируя контент.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта