“`html
Возрождение Vision Transformers (ViTs)
Vision Transformers представляют собой революционный сдвиг в обработке изображений машинами. Происходящие от моделей трансформаторов, изначально разработанных для обработки естественного языка, ViTs адаптировали архитектуру трансформатора для обработки визуальных данных. Это позволяет ViTs рассматривать изображение как последовательность неперекрывающихся патчей, которые затем преобразуются в векторы, обрабатываемые в рамках трансформатора. Такой методологии позволяет ViTs захватывать глобальную информацию по всему изображению, превосходя локализованное извлечение признаков, которое предлагают традиционные CNN.
Сверточные нейронные сети (CNN)
Сверточные нейронные сети были основой задач обработки изображений на протяжении многих лет. Их архитектура построена вокруг сверточных слоев, что позволяет CNN отлично извлекать локальные признаки из изображений. Эта способность делает их особенно эффективными для задач, где такие признаки критически важны. Однако появление ViTs вызвало вызов их доминированию, предлагая альтернативу для понимания более сложных и глобальных паттернов в визуальных данных.
Сравнительный анализ: ViT против CNN
Основные различия между Vision Transformers и сверточными нейронными сетями:
Дилемма авторского права в обработке изображений с помощью ИИ
По мере развития обеих технологий они также поднимают значительную проблему авторских прав в области искусственного интеллекта. Использование защищенных авторским правом изображений в обучающих наборах данных представляет юридические и этические вызовы, которые возрастают по мере того, как эти технологии становятся более способными и распространенными. Правовые последствия являются значительными, с такими случаями, как судебный иск января 2023 года против Stability AI, иллюстрирующими растущие опасения по поводу прав интеллектуальной собственности в эпоху трансформационных инструментов ИИ.
Заключение
Постоянное развитие ViTs и CNN представляет собой технологическое соперничество и вызов балансировки инноваций с этическими и юридическими ограничениями. Выбор между ViTs или CNN зависит от конкретных случаев использования, характера данных и доступных вычислительных ресурсов. Однако сообщество ИИ должно продолжать содействовать технологическому развитию, обращая внимание на нарастающие проблемы авторских прав, сопровождающие такие достижения.
Рассмотрение ViTs и CNN охватывает более широкую дискуссию о будущем ИИ. Поскольку эти модели переопределяют область обработки изображений, их влияние простирается за технологические границы, провоцируя значительные юридические, этические и общественные дебаты.
Источники
The post Vision Transformers (ViTs) vs Convolutional Neural Networks (CNNs) in AI Image Processing appeared first on MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Vision Transformers (ViTs) vs Convolutional Neural Networks (CNNs) in AI Image Processing .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
