Pengantar Vision Transformers: Klasifikasi Gambar dengan ViT dan DeiT

Convolutional neural networks tradisional bukan lagi satu-satunya pilihan untuk computer vision. Transformers, yang awalnya dirancang untuk natural language processing, telah merevolusi cara kita menganalisis dan mengklasifikasikan gambar. Kursus tertulis ini membimbing Anda memahami konsep-konsep inti dari Vision Transformers (ViT) dan Data-efficient Image Transformers (DeiT). Anda akan beralih dari pemahaman mekanisme dasar self-attention ke pengimplementasian dan fine-tuning arsitektur yang andal ini untuk tugas-tugas klasifikasi gambar praktis. Yang akan Anda pelajari: - Memahami mekanika mendasar dari self-attention dan bagaimana penerapannya pada data visual alih-alih teks. - Menganalisis arsitektur inti dari Vision Transformers (ViT), termasuk patch projection dan position embeddings. - Mengeksplorasi Data-efficient Image Transformers (DeiT) dan peran knowledge distillation dalam melatih model yang lebih kecil. - Mengimplementasikan alur kerja klasifikasi gambar menggunakan pustaka deep learning modern dan model transformer yang pra-terlatih. - Mengevaluasi performa model menggunakan metrik klasifikasi standar dan memahami trade-off antara CNNs dan Transformers. Anda akan mulai dengan terminologi penting dan pergeseran konseptual dari convolutional layers ke self-attention. Dari sana, Anda akan membaca panduan kode langkah-demi-langkah yang mendemonstrasikan cara menyiapkan image patches, mengonfigurasi arsitektur ViT dan DeiT, serta melakukan fine-tuning pada dataset kustom. Kursus ini dirancang untuk calon data scientist, pemula machine learning, dan peminat computer vision. Keakraban dasar dengan Python dan konsep neural network akan membantu, tetapi tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan transformers. Mulailah membaca hari ini untuk membuka potensi computer vision berbasis attention.