ViT

مقدمه

بینایی کامپیوتری همواره یکی از حوزه‌های پرچالش و در عین حال جذاب در هوش مصنوعی بوده است. در سال‌های اخیر، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) به عنوان روشی غالب برای انجام وظایف مختلف بینایی کامپیوتری، مانند تشخیص تصویر، طبقه‌بندی تصویر و قطعه‌بندی تصویر، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. با این حال، در سال 2020، مقاله‌ای با عنوان "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" توسط تیم گوگل، رویکرد جدیدی را معرفی کرد که به سرعت توجه محققان و متخصصان را به خود جلب نمود: Vision Transformer یا ViT.

ViT با بهره‌گیری از معماری Transformer که پیش از آن در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) موفقیت‌های چشمگیری کسب کرده بود، نشان داد که می‌توان با استفاده از مکانیسم توجه (Attention) به نتایج قابل قبولی در وظایف بینایی کامپیوتری دست یافت. این مقاله به منظور ارائه یک درک جامع از ViT برای افراد مبتدی، به تشریح مفاهیم کلیدی، معماری، مزایا و معایب، و کاربردهای این مدل می‌پردازد.

پیش‌زمینه: از CNNs تا Transformers

برای درک بهتر ViT، لازم است ابتدا نگاهی به روش‌های سنتی بینایی کامپیوتری و سپس معماری Transformer بیاندازیم.

• **شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs):** CNNs با استفاده از لایه‌های کانولوشن، ویژگی‌های مهم تصاویر را استخراج می‌کنند. این لایه‌ها با اعمال فیلترهای مختلف بر روی تصویر، الگوهای محلی را شناسایی می‌کنند. CNNs به دلیل توانایی‌شان در استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی و مقاومت در برابر تغییرات مکانی، به روشی محبوب برای بینایی کامپیوتری تبدیل شدند. مدل‌هایی مانند AlexNet، VGGNet، ResNet و Inception نمونه‌هایی از CNNs موفق هستند.

• **Transformers:** معماری Transformer در سال 2017 توسط Vaswani et al. معرفی شد و به سرعت به روشی غالب در پردازش زبان طبیعی تبدیل شد. Transformer بر پایه مکانیسم توجه به خود (Self-Attention) استوار است که به مدل امکان می‌دهد روابط بین کلمات مختلف در یک جمله را درک کند. Transformers به دلیل توانایی‌شان در پردازش وابستگی‌های دوربرد و موازی‌سازی محاسبات، عملکرد بسیار خوبی در وظایف NLP ارائه می‌دهند. مدل‌هایی مانند BERT، GPT و T5 نمونه‌هایی از Transformers موفق هستند.

معماری Vision Transformer (ViT)

ViT با الهام از Transformers در NLP، تصاویر را به مجموعه‌ای از تکه‌ها (Patches) تقسیم می‌کند و سپس این تکه‌ها را به عنوان توکن‌هایی مشابه کلمات در یک جمله، پردازش می‌کند. در ادامه، اجزای اصلی معماری ViT شرح داده می‌شوند:

1. **Patchification (تکه‌تکه کردن):** تصویر ورودی به تکه‌های مربعی کوچکی (مثلاً 16x16 پیکسل) تقسیم می‌شود. هر تکه به صورت برداری یک‌بعدی در می‌آید (Flatten).

2. **Linear Projection (تبدیل خطی):** بردار حاصل از هر تکه با استفاده از یک لایه خطی به یک بردار با ابعاد ثابت تبدیل می‌شود. این کار به منظور ایجاد یک فضای ویژگی یکسان برای تمام تکه‌ها انجام می‌شود.

3. **Positional Embedding (کدگذاری مکانی):** از آنجایی که Transformers به طور ذاتی ترتیب توکن‌ها را در نظر نمی‌گیرند، نیاز است اطلاعات مکانی تکه‌ها به مدل ارائه شود. این کار با استفاده از کدگذاری مکانی انجام می‌شود. کدگذاری مکانی یک بردار به هر تکه اضافه می‌کند که نشان‌دهنده موقعیت آن در تصویر است.

4. **Class Token (توکن کلاس):** یک توکن خاص به نام "توکن کلاس" به ابتدای دنباله تکه‌ها اضافه می‌شود. این توکن در نهایت برای طبقه‌بندی تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

5. **Transformer Encoder (رمزگذار Transformer):** دنباله تکه‌ها (همراه با توکن کلاس و کدگذاری مکانی) به یک یا چند لایه رمزگذار Transformer داده می‌شود. هر لایه رمزگذار شامل دو زیرلایه اصلی است:

   * **Multi-Head Self-Attention (توجه به خود چندگانه):** این زیرلایه به مدل امکان می‌دهد روابط بین تکه‌های مختلف تصویر را درک کند.
   * **Feed Forward Network (شبکه پیشخور):** این زیرلایه یک شبکه عصبی چندلایه است که بر روی هر تکه به طور جداگانه اعمال می‌شود.

6. **Classification Head (سر طبقه‌بندی):** خروجی لایه رمزگذار Transformer مربوط به توکن کلاس، به یک لایه طبقه‌بندی داده می‌شود تا پیش‌بینی نهایی انجام شود.

معماری Vision Transformer

مرحله	شرح
Patchification	تقسیم تصویر به تکه‌های مربعی
Linear Projection	تبدیل خطی تکه‌ها به فضای ویژگی ثابت
Positional Embedding	افزودن اطلاعات مکانی به تکه‌ها
Class Token	افزودن توکن کلاس برای طبقه‌بندی
Transformer Encoder	پردازش تکه‌ها با استفاده از لایه‌های Transformer
Classification Head	طبقه‌بندی تصویر بر اساس خروجی توکن کلاس

مزایا و معایب ViT

• • مزایا:**

• **عملکرد قابل قبول:** ViT می‌تواند به عملکردی مشابه یا حتی بهتر از CNNs در وظایف بینایی کامپیوتری دست یابد، به خصوص زمانی که با مجموعه داده‌های بزرگ آموزش داده شود.
• **مقیاس‌پذیری:** ViT به راحتی می‌تواند با افزایش تعداد پارامترها و لایه‌ها، مقیاس‌پذیر شود.
• **انعطاف‌پذیری:** ViT می‌تواند برای وظایف مختلف بینایی کامپیوتری، مانند تشخیص شی، تشخیص چهره و تولید تصویر، مورد استفاده قرار گیرد.
• **استفاده از دانش Transformer:** بهره‌گیری از معماری Transformer و مکانیسم توجه، به ViT امکان می‌دهد روابط پیچیده بین بخش‌های مختلف تصویر را درک کند.

• • معایب:**

• **نیاز به داده‌های زیاد:** ViT برای دستیابی به عملکرد خوب، به مجموعه داده‌های آموزشی بسیار بزرگی نیاز دارد.
• **پیچیدگی محاسباتی:** محاسبات مربوط به مکانیسم توجه می‌تواند از نظر محاسباتی سنگین باشد، به خصوص برای تصاویر با وضوح بالا.
• **مشکلات در تصاویر کوچک:** ViT ممکن است در پردازش تصاویر کوچک عملکرد ضعیفی داشته باشد، زیرا تعداد تکه‌ها کم است و اطلاعات مکانی کافی در اختیار مدل قرار نمی‌گیرد.

کاربردهای ViT

ViT در طیف گسترده‌ای از کاربردهای بینایی کامپیوتری مورد استفاده قرار گرفته است:

• **طبقه‌بندی تصویر:** ViT می‌تواند برای طبقه‌بندی تصاویر به دسته‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.
• **تشخیص شی:** ViT می‌تواند برای تشخیص اشیاء موجود در تصاویر مورد استفاده قرار گیرد.
• **قطعه‌بندی تصویر:** ViT می‌تواند برای تقسیم تصاویر به مناطق مختلف بر اساس محتوای آن‌ها مورد استفاده قرار گیرد.
• **تشخیص چهره:** ViT می‌تواند برای تشخیص و شناسایی چهره‌های موجود در تصاویر مورد استفاده قرار گیرد.
• **تولید تصویر:** ViT می‌تواند برای تولید تصاویر جدید بر اساس داده‌های آموزشی مورد استفاده قرار گیرد.
• **تشخیص ناهنجاری:** ViT می‌تواند برای شناسایی الگوهای غیرعادی در تصاویر، مانند آسیب‌ها در تصاویر پزشکی، استفاده شود.
• **خودران:** ViT در سیستم‌های خودران برای پردازش تصاویر دوربین و شناسایی اشیاء و موانع مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• **تحلیل تصاویر ماهواره‌ای:** ViT برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و شناسایی الگوهای مختلف در زمین استفاده می‌شود.

استراتژی‌های مرتبط و تحلیل تکنیکال

• **Data Augmentation (افزایش داده):** استفاده از تکنیک‌های افزایش داده مانند چرخش، برش و تغییر رنگ برای افزایش تنوع داده‌های آموزشی و بهبود عملکرد مدل. افزایش داده
• **Transfer Learning (یادگیری انتقالی):** استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های بزرگ (مانند ImageNet) و تنظیم دقیق آن‌ها برای وظایف خاص. یادگیری انتقالی
• **Fine-tuning (تنظیم دقیق):** تنظیم پارامترهای یک مدل از پیش آموزش‌دیده برای بهبود عملکرد آن بر روی یک مجموعه داده جدید. تنظیم دقیق
• **Regularization (منظم‌سازی):** استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی مانند Dropout و Weight Decay برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting). منظم‌سازی
• **Hyperparameter Optimization (بهینه‌سازی ابرپارامترها):** یافتن بهترین مقادیر برای ابرپارامترهای مدل (مانند نرخ یادگیری و اندازه دسته) با استفاده از روش‌هایی مانند Grid Search و Random Search. بهینه‌سازی ابرپارامترها

تحلیل حجم معاملات و روند بازار

• **Volume Weighted Average Price (VWAP):** میانگین قیمت وزنی شده بر اساس حجم معاملات، که نشان‌دهنده قیمت متوسطی است که در طول یک دوره زمانی معامله شده است.
• **Moving Average Convergence Divergence (MACD):** اندیکاتوری که روند تغییرات قیمت را نشان می‌دهد و می‌تواند برای شناسایی نقاط ورود و خروج از بازار استفاده شود.
• **Relative Strength Index (RSI):** اندیکاتوری که قدرت روند قیمت را اندازه‌گیری می‌کند و می‌تواند برای شناسایی شرایط خرید بیش از حد و فروش بیش از حد استفاده شود.
• **Bollinger Bands:** نوارهای اطراف میانگین متحرک که نشان‌دهنده نوسانات قیمت هستند و می‌توانند برای شناسایی نقاط ورود و خروج از بازار استفاده شوند.
• **Fibonacci Retracements:** خطوطی که بر اساس نسبت‌های فیبوناچی ترسیم می‌شوند و می‌توانند برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت استفاده شوند.

آینده ViT و تحقیقات جاری

ViT به عنوان یک رویکرد جدید در بینایی کامپیوتری، پتانسیل زیادی برای توسعه و بهبود دارد. تحقیقات جاری در این زمینه بر روی موارد زیر متمرکز هستند:

• **کاهش نیاز به داده:** توسعه روش‌هایی برای آموزش ViT با استفاده از مجموعه داده‌های کوچکتر.
• **بهبود کارایی محاسباتی:** کاهش پیچیدگی محاسباتی مکانیسم توجه برای پردازش تصاویر با وضوح بالا.
• **ترکیب ViT با CNNs:** ترکیب مزایای ViT و CNNs برای ایجاد مدل‌های قوی‌تر و کارآمدتر.
• **توسعه ViT برای وظایف جدید:** استفاده از ViT در وظایف جدید بینایی کامپیوتری، مانند تشخیص عمل و تفسیر تصویر.
• **ViT برای داده‌های چندوجهی:** توسعه ViT برای پردازش داده‌های چندوجهی، مانند تصاویر و متن.

نتیجه‌گیری

Vision Transformer (ViT) یک رویکرد نوآورانه در بینایی کامپیوتری است که با بهره‌گیری از معماری Transformer، نتایج قابل قبولی در وظایف مختلف بینایی کامپیوتری ارائه می‌دهد. ViT با وجود برخی معایب، مزایای قابل توجهی دارد و پتانسیل زیادی برای توسعه و بهبود در آینده دارد. با توجه به پیشرفت‌های سریع در این زمینه، انتظار می‌رود که ViT نقش مهمی در تحول حوزه بینایی کامپیوتری ایفا کند. شبکه‌های عصبی عمیق، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مفاهیم کلیدی مرتبط با ViT هستند که درک آن‌ها برای فهم بهتر این مدل ضروری است.

تشخیص الگو، پردازش تصویر، یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی نیز از مفاهیم مرتبطی هستند که می‌توانند برای درک بهتر کاربردهای ViT مورد بررسی قرار گیرند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی و شبکه‌های عصبی گراف نیز از معماری‌های جایگزین برای بینایی کامپیوتری هستند که می‌توانند با ViT مقایسه شوند.

مجموعه داده ImageNet نقش مهمی در توسعه و ارزیابی ViT داشته است.

GPU و TPU از سخت‌افزارهای مورد استفاده برای آموزش و اجرای ViT هستند.

TensorFlow و PyTorch از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین محبوب برای پیاده‌سازی ViT هستند.

کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy و Pandas نیز برای پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

تحلیل داده‌ها و مصورسازی داده‌ها نیز از مراحل مهم در توسعه و ارزیابی ViT هستند.

اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی نیز از موضوعات مهمی هستند که باید در هنگام توسعه و استفاده از ViT در نظر گرفته شوند.

امنیت هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها نیز از چالش‌های مهم در حوزه بینایی کامپیوتری و ViT هستند.

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) به ما کمک می‌کند تا درک کنیم که ViT چگونه تصمیم‌گیری می‌کند.

بهینه‌سازی مدل و فشرده‌سازی مدل روش‌هایی برای کاهش اندازه و پیچیدگی ViT هستند.

استقرار مدل (Model Deployment) فرایند انتقال مدل آموزش‌دیده به یک محیط عملیاتی است.

نظارت بر مدل (Model Monitoring) فرایند ردیابی عملکرد مدل در طول زمان و شناسایی مشکلات احتمالی است.

مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps) فرایند خودکارسازی و مدیریت کل چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین است.

=

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان