Вы здесь

Каковы преимущества и недостатки ViT по сравнению с CNN?

Преимущества Vision Transformer (ViT) по сравнению с свёрточными нейронными сетями (CNN):

Глобальное внимание 1. Благодаря механизму внимания ViT может одновременно учитывать информацию из разных частей изображения, что улучшает понимание глобального контекста 1.
Эффективность обучения 1. Исследования показали, что ViT может достигать высоких результатов при меньших вычислительных затратах по сравнению с CNN 1.
Универсальность 2. Модель можно легко масштабировать под различные задачи, изменяя количество слоёв трансформера или размер патчей 2. ViT можно адаптировать к различным размерам входных изображений 2.

Недостатки ViT:

Необходимость больших данных 2. Для эффективного обучения ViT необходимы большие объёмы данных 1.
Вычислительные затраты 2. Трансформеры требуют больше вычислительных ресурсов по сравнению с CNN, особенно на уровне механизмов внимания 2. Это делает ViT менее эффективным для задач с высоким разрешением изображений 2.
Плохая работа на малых данных 2. ViT нуждается в предобучении на больших наборах данных 2. Без предварительного обучения производительность на небольших датасетах хуже, чем у CNN 2.

Выбор между ViT и CNN зависит от конкретной задачи, доступных наборов данных и вычислительных ресурсов 3.

На основе 10 источников: