Новая архитектура TinyViM для эффективных задач компьютерного зрения

Компьютерное зрение и его возможности

Компьютерное зрение позволяет машинам анализировать и интерпретировать визуальные данные. Это открывает новые возможности в таких областях, как автономные автомобили, медицинская диагностика и автоматизация производства.

Проблемы и решения в легких моделях компьютерного зрения

Основная проблема легких моделей компьютерного зрения заключается в умении захватывать глобальные и локальные особенности при ограниченных ресурсах. Текущие подходы, такие как свёрточные нейронные сети (CNN) и трансформеры, имеют свои ограничения. Например, CNN хорошо работают с локальными признаками, но не справляются с глобальными взаимодействиями.

В последние годы разработаны новые решения, такие как TinyViM. Эта архитектура сочетает свёрточные блоки и блоки Mamba, что позволяет улучшить эффективность обработки и представление признаков.

Преимущества TinyViM

TinyViM использует инновационный подход, который позволяет эффективно разделять высокочастотные и низкочастотные компоненты. Это достигается с помощью Laplace-смешивания и стратегии частотного рапма. Она позволяет выделять локальные детали на ранних этапах обработки и глобальный контекст на более глубоких уровнях.

Результаты и достижения

Эксперименты показали высокую эффективность TinyViM. Например, в задаче классификации изображений на наборе данных ImageNet-1K TinyViM-S достигла точности 79.2%, что на 0.7% выше, чем у SwiftFormer-S. В задачах обнаружения объектов и сегментации TinyViM также показала значительные улучшения.

Ценности внедрения ИИ в бизнес

Если ваша компания хочет развиваться с помощью ИИ, важно:

Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
Определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбрать подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедрять ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.