Vision Transformers का परिचय: ViT और DeiT के साथ Image Classification

पारंपरिक convolutional neural networks अब computer vision के लिए एकमात्र विकल्प नहीं हैं। मूल रूप से natural language processing के लिए डिज़ाइन किए गए Transformers ने हमारे छवियों का विश्लेषण और वर्गीकरण (classify) करने के तरीके में क्रांति ला दी है। यह लिखित पाठ्यक्रम आपको Vision Transformers (ViT) और Data-efficient Image Transformers (DeiT) की मुख्य अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप बुनियादी self-attention तंत्र को समझने से लेकर व्यावहारिक image classification कार्यों के लिए इन शक्तिशाली आर्किटेक्चर को लागू करने और fine-tune करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: - Self-attention के मूलभूत तंत्र को समझें और यह भी कि यह पाठ (text) के बजाय दृश्य डेटा (visual data) पर कैसे लागू होता है। - Patch projection और position embeddings सहित Vision Transformers (ViT) के मुख्य आर्किटेक्चर का विश्लेषण करें। - Data-efficient Image Transformers (DeiT) और छोटे मॉडलों को प्रशिक्षित करने में knowledge distillation की भूमिका का पता लगाएं। - आधुनिक deep learning लाइब्रेरी और पूर्व-प्रशिक्षित transformer मॉडलों का उपयोग करके image classification वर्कफ़्लो को लागू करें। - मानक वर्गीकरण मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और CNNs तथा Transformers के बीच के अंतर/व्यापार-बंद (trade-offs) को समझें। आप आवश्यक शब्दावली और convolutional लेयर्स से self-attention में वैचारिक बदलाव के साथ शुरुआत करेंगे। वहाँ से, आप कदम-दर-कदम कोड वॉकथ्रू को पढ़ेंगे जो यह प्रदर्शित करते हैं कि छवि पैच (image patches) कैसे तैयार करें, ViT और DeiT आर्किटेक्चर को कॉन्फ़िगर करें, और उन्हें कस्टम डेटासेट पर fine-tune करें। यह पाठ्यक्रम महत्वाकांक्षी data scientists, machine learning शुरुआती लोगों और computer vision उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। Python और neural network अवधारणाओं की बुनियादी जानकारी होना मददगार है, लेकिन transformers के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। Attention-आधारित computer vision की शक्ति को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।