O Vision Transformer (ViT) adapta a arquitetura Transformer para visão computacional. Originalmente, os Transformers revolucionaram o processamento de linguagem natural. Primeiramente, o ViT divide a imagem em pequenos patches (quadrados). Cada patch é achatado e projetado linearmente em um vetor. Estes vetores tornam-se análogos às palavras em uma frase. Além disso, adiciona-se uma posição de embedding para manter informação espacial. O Transformer processa esta sequência de vetores através de camadas de atenção. Consequentemente, o modelo captura relações globais entre patches distantes. Portanto, o ViT oferece uma alternativa poderosa às CNNs tradicionais.
arquitetura e mecanismo de atenção
O mecanismo de atenção é o coração do Vision Transformer. Primeiramente, ele permite que cada patch se relacione com todos os outros patches. Diferentemente das CNNs, não há limitação de campo receptivo local. A atenção global calcula pesos que indicam a importância relativa entre patches. Por exemplo, um patch da borda de um objeto pode se relacionar fortemente com outro patch da borda oposta. O Transformer emprega múltiplas cabeças de atenção (multi-head attention). Cada cabeça aprende diferentes tipos de relações espaciais. Os resultados das várias cabeças são concatenados e transformados linearmente. Camadas de normalização e redes feedforward completam o bloco Transformer. Portanto, a arquitetura é uniforme e não utiliza convoluções.
treinamento e requisitos de dados
O Vision Transformer tem requisitos de dados significativamente maiores que as CNNs. Primeiramente, ele não possui a indutividade de prioridade espacial das CNNs. As CNNs assumem que pixels próximos são mais relevantes (localidade). O ViT, por outro lado, precisa aprender estas relações a partir dos dados. Consequentemente, ele requer conjuntos de dados massivos para generalizar bem. Por exemplo, o ImageNet-21k (14 milhões de imagens) é um pré-requisito comum. A técnica de pré-treinamento em dados gigantescos é fundamental. Após o pré-treinamento, o ViT pode ser fine-tunado para conjuntos menores. Contudo, em dados pequenos (ex: CIFAR-10), CNNs ainda superam o ViT. Portanto, o ViT é ideal quando há abundância de dados disponíveis.
quando utilizar o vision transformer
Utilize o Vision Transformer quando você tiver um conjunto de dados muito grande. Por exemplo, milhões de imagens rotuladas disponíveis. Outro cenário adequado é quando as relações globais são cruciais para a tarefa. O ViT captura dependências de longo alcance que CNNs podem perder. Aplicações como classificação de cenas ou reconhecimento de objetos complexos se beneficiam. Além disso, o ViT é útil como backbone para tarefas multimodais (visão + texto). Contudo, evite o ViT quando os dados forem limitados (menos de 100 mil imagens). CNNs como ResNet ou EfficientNet generalizam melhor com poucos dados. Além disso, o ViT é mais caro computacionalmente que CNNs otimizadas. Portanto, considere também os recursos de hardware disponíveis. Em resumo, escolha o ViT quando tiver dados massivos e precisar de modelagem de contexto global.