Initialement conçus pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP), les Transformers ont fait preuve d'une adaptabilité sans précédent et ont maintenant commencé à influencer d'autres domaines, y compris la vision par ordinateur. Cet article se penche sur le rôle révolutionnaire des transformateurs dans les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et sur la façon dont ils remodèlent le tissu du traitement d'image.

Les transformateurs ont été présentés pour la première fois dans l'article de 2017, Attention is All You Need, de Vaswani et al. Contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels qui traitent les données de manière séquentielle, les Transformers tirent parti de l'auto-attention, ce qui leur permet de traiter toutes les données d'entrée simultanément. Cette capacité de traitement parallèle permet aux transformateurs de capturer les dépendances à longue portée et les informations contextuelles plus efficacement que les modèles précédents. Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont la pierre angulaire des tâches de vision par ordinateur depuis des années. Ils sont particulièrement bien adaptés à la reconnaissance, à la classification et à la segmentation d'images en raison de leur capacité à capturer des hiérarchies spatiales dans les images. Les CNN utilisent des couches convolutives pour parcourir les images, détectant des caractéristiques telles que les bords, les textures et les motifs. Cependant, les CNN ont des limites dans la capture du contexte global et des dépendances à longue portée dans une image.

L'intégration de Transformers avec les CNN vise à combiner les points forts des deux architectures. Voici quelques façons clés dont les Transformers améliorent les CNN :

Conscience du contexte mondial : les Transformers excellent dans la capture du contexte mondial grâce à leur mécanisme d'auto-attention. Lorsqu'ils sont intégrés aux CNN, ils aident à comprendre le contexte plus large d'une image, ce qui est crucial pour des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'images.

Représentation améliorée des caractéristiques : en incorporant des transformateurs, les CNN peuvent générer des représentations de caractéristiques plus robustes. Ceci est particulièrement bénéfique pour les images complexes où la compréhension des relations entre les pixels distants est essentielle.

Des études ont montré que les modèles hybrides combinant des CNN et des transformateurs surpassent les CNN traditionnels sur divers benchmarks. Ces modèles hybrides exploitent les capacités d'extraction de caractéristiques locales des CNN et la compréhension du contexte mondial des Transformers.

La synergie entre les Transformers et les CNN a conduit à des améliorations significatives dans plusieurs applications de vision par ordinateur.

Les modèles hybrides ont obtenu des résultats de pointe dans les tâches de classification d'images. La possibilité de capturer des caractéristiques locales et mondiales améliore la précision de ces modèles. En matière de détection d'objets, les transformateurs aident à identifier les objets dans une image en fournissant une meilleure compréhension des relations spatiales entre les différentes parties de l'image. Cela conduit à une détection plus précise des objets.

Bien que l'intégration des Transformers avec les CNN se soit révélée très prometteuse, il reste encore des défis à relever. L'un des principaux défis est la complexité de calcul des Transformers, qui peut être gourmande en ressources. Les chercheurs travaillent activement à l'optimisation de ces modèles pour les rendre plus efficaces.

En conclusion, les Transformers ont apporté un changement de paradigme dans le domaine de l'apprentissage profond, étendant leur influence au-delà du NLP à la vision par ordinateur. En s'intégrant aux CNN, les Transformers améliorent la capacité de capture du contexte mondial et améliorent la représentation des caractéristiques, ce qui permet d'obtenir des performances supérieures dans diverses tâches de traitement d'image. Au fur et à mesure que la recherche progresse, la synergie entre ces deux architectures robustes promet d'ouvrir de nouvelles possibilités et de stimuler l'innovation dans le domaine de la vision par ordinateur.