«`html
Возрождение Vision Transformers (ViTs)
Vision Transformers представляют собой революционный сдвиг в обработке изображений машинами. Происходящие от моделей трансформаторов, изначально разработанных для обработки естественного языка, ViTs адаптировали архитектуру трансформатора для обработки визуальных данных. Это позволяет ViTs рассматривать изображение как последовательность неперекрывающихся участков, которые затем преобразуются в векторы, обрабатываемые фреймворком трансформатора. Такой метод позволяет ViTs захватывать глобальную информацию по всему изображению, превосходя локализованное извлечение признаков, которое предлагают традиционные CNN.
Сверточные нейронные сети (CNNs)
СCNNs были основой задач обработки изображений на протяжении многих лет. Благодаря своей архитектуре, построенной вокруг сверточных слоев, CNNs отличаются в извлечении локальных признаков из изображений. Эта способность делает их особенно эффективными для задач, где такие признаки критически важны. Однако появление ViTs вызвало вызов их доминированию, предлагая альтернативу для понимания более сложных и глобальных паттернов в визуальных данных.
Сравнительный анализ: ViT против CNN
Основные различия между Vision Transformers и Convolutional Neural Networks:
Правовые проблемы в области обработки изображений с использованием ИИ
По мере развития обеих технологий они также выявляют значительную проблему авторских прав в области искусственного интеллекта. Использование защищенных авторским правом изображений в обучающих наборах данных создает юридические и этические проблемы, которые усиливаются с развитием этих технологий. Правовые последствия значительны, и такие случаи, как судебный иск января 2023 года против Stability AI, показывают растущие опасения по поводу прав интеллектуальной собственности в эпоху трансформационных инструментов ИИ.
Заключение
Постоянное развитие ViTs и CNNs представляет собой технологическую конкуренцию и вызов балансирования инноваций с этическими и юридическими ограничениями. Выбор между ViTs или CNNs зависит от конкретных случаев использования, характера данных и доступных вычислительных ресурсов. Однако сообщество ИИ должно продолжать содействовать технологическому развитию, обращая внимание на нарастающие проблемы авторских прав, сопровождающие такие достижения.
Источники
Оригинал статьи доступен на MarkTechPost.
«`
