El futuro de la visión por computadora: ¿Los Transformers reemplazarán a las CNNs?

Tabla de contenidos

1. Introducción a la arquitectura Transformer
2. El Swin Transformer: una aplicación en visión por computadora
3. Reemplazando las redes neuronales convolucionales
4. Ventajas de los Transformers en tareas complejas
5. La atención y su importancia en la arquitectura Transformer
6. Adaptando los Transformers para procesar imágenes
7. La complejidad computacional de la autoatención
8. La importancia de las relaciones a largo plazo en visión por computadora
9. Comparación entre la arquitectura Transformador y las redes neuronales convolucionales
10. El futuro de los Transformers en visión por computadora

La arquitectura Transformer: ¿El futuro de la visión por computadora? 💡

La arquitectura Transformer, posiblemente, sea la próxima generación de redes neuronales para aplicaciones de visión por computadora. Aunque ya la hemos escuchado en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), especialmente con el revolucionario modelo GPT3, los Transformers ofrecen mucho más que solo aplicaciones en NLP. En este artículo, exploraremos cómo los Transformers pueden ser aplicados en visión por computadora utilizando un nuevo enfoque llamado Swin Transformer, presentado por Ze Lio y su equipo de Microsoft Research.

1. Introducción a la arquitectura Transformer

Antes de adentrarnos en el enfoque propuesto por el Swin Transformer, es importante entender por qué estamos buscando reemplazar las redes neuronales convolucionales en las aplicaciones de visión por computadora. A diferencia de las convolucionales, los Transformers tienen la capacidad de usar de manera eficiente una mayor cantidad de memoria y son mucho más poderosos en tareas complejas. Esto se debe a su mecanismo de atención, introducido en el famoso paper "Attention is all you need" de 2017. La atención le permite a la arquitectura Transformer procesar la información en paralelo y extraer las conexiones e interrelaciones necesarias para cada tarea.

2. El Swin Transformer: una aplicación en visión por computadora

El paper del Swin Transformer presenta una interesante propuesta para aplicar la arquitectura Transformer en la visión por computadora. A diferencia de los modelos convolucionales, el Swin Transformer logra capturar relaciones a largo plazo entre píxeles, lo cual es fundamental en tareas de reconocimiento de instancias. Los investigadores proponen dividir la imagen en parches y asignar a cada parche características basadas en los valores RGB de los píxeles. Luego, aplican la autoatención a cada parche, o "ventana", y después desplazan las ventanas para generar nuevas configuraciones y aplicar la autoatención nuevamente. Este enfoque permite que las conexiones entre ventanas capturen relaciones a largo plazo y mantenga la eficiencia computacional.

3. Reemplazando las redes neuronales convolucionales

Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los Transformers en visión por computadora es la complejidad computacional de la autoatención. A diferencia de los modelos convolucionales, cuya complejidad es lineal en función del tamaño de la imagen, la autoatención de los Transformers tiene una complejidad cuadrática en relación al tamaño de la imagen. Sin embargo, los investigadores del Swin Transformer lograron reemplazar esta complejidad cuadrática por una complejidad lineal, lo cual reduce significativamente el tiempo de computación y los requisitos de memoria.

4. Ventajas de los Transformers en tareas complejas

La principal ventaja de los Transformers en visión por computadora radica en su capacidad para capturar relaciones a largo plazo entre los píxeles de una imagen. Esto es especialmente útil en tareas que requieren un reconocimiento preciso de instancias, donde las redes convolucionales presentan limitaciones debido a su naturaleza localizada. Los Transformers, al considerar todas las relaciones posibles entre píxeles, pueden superar estas limitaciones y lograr resultados más precisos.

5. La atención y su importancia en la arquitectura Transformer

La atención es un componente clave en la arquitectura Transformer. En el procesamiento del lenguaje natural, la atención mide la asociación entre cada palabra de una oración de entrada y cada palabra de la oración traducida en la salida. De manera similar, la autoatención en visión por computadora calcula la atención entre parches de una imagen y sus relaciones entre sí. Esto permite que el Transformer capture las características relevantes de la imagen y las utilice para la tarea específica.

6. Adaptando los Transformers para procesar imágenes

Adaptar los Transformers para procesar imágenes requiere una serie de ajustes en comparación con su implementación en NLP. En primer lugar, se divide la imagen en parches y se asignan características basadas en los valores RGB de los píxeles. Luego, se aplica la autoatención a cada parche, permitiendo capturar las relaciones entre los mismos. Además, se utiliza una técnica de ventana deslizante que permite que las ventanas se desplacen y capturen relaciones a largo plazo. Este enfoque, junto con la concatenación de características de parches vecinos, permite obtener mapas de características similares a los generados por redes neuronales convolucionales.

7. La complejidad computacional de la autoatención

Uno de los principales desafíos de los Transformers en visión por computadora es la Alta complejidad computacional de la autoatención. Debido a que la autoatención debe considerar todas las relaciones entre los parches de una imagen, su complejidad es cuadrática en relación al tamaño de la imagen. Sin embargo, los investigadores del Swin Transformer lograron reducir esta complejidad a lineal, lo cual permite un procesamiento más eficiente.

8. La importancia de las relaciones a largo plazo en visión por computadora

Las relaciones a largo plazo entre píxeles son fundamentales en tareas de visión por computadora como el reconocimiento de instancias. Aunque los modelos convolucionales son efectivos en tareas generales de clasificación, no capturan la información espacial necesaria para estas tareas más específicas. Los Transformers, al considerar todas las relaciones posibles entre píxeles, permiten capturar conexiones a larga distancia y mejorar la precisión en tareas de reconocimiento de instancias.

9. Comparación entre la arquitectura Transformer y las redes neuronales convolucionales

Si bien existen similitudes entre la arquitectura Transformer y las redes neuronales convolucionales, también existen diferencias fundamentales. Aunque ambos modelos utilizan pesos para aplicar filtros a los datos de entrada, los Transformers no utilizan pesos fijos a nivel global, sino que los ajustan en función del contexto local. Esto permite que la atención se centre en cada píxel y su relación con los demás píxeles. Además, los Transformers permiten relaciones a largo plazo entre píxeles vecinos, lo cual es una ventaja sobre las redes convolucionales.

10. El futuro de los Transformers en visión por computadora 🚀

En conclusión, los Transformers representan un avance significativo en el campo de la visión por computadora. Si bien aún queda mucho por investigar y explorar, su capacidad para capturar relaciones a largo plazo y su flexibilidad en tareas complejas los convierten en una opción prometedora. La posibilidad de unificar la arquitectura Transformer en los campos de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural ofrece un gran potencial para compartir conocimientos y acelerar el proceso de investigación en ambas áreas.

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Preguntas frecuentes

P1: ¿Cuál es la diferencia entre la arquitectura Transformer y las redes neuronales convolucionales? R1: Aunque tanto los Transformers como las redes neuronales convolucionales son modelos de aprendizaje profundo, presentan diferencias fundamentales en su enfoque y estructura. Mientras que las convolucionales utilizan filtros con pesos fijos y enfocan en relaciones locales, los Transformers ajustan los pesos en función del contexto local y capturan relaciones a largo plazo entre los elementos de entrada.

P2: ¿Cuáles son las ventajas de los Transformers en visión por computadora? R2: Los Transformers presentan diversas ventajas en visión por computadora, entre las que se destacan su capacidad para capturar relaciones a largo plazo entre píxeles en tareas de reconocimiento de instancias, así como su flexibilidad y eficiencia en tareas complejas. Además, la arquitectura Transformer permite compartir conocimientos entre el campo de visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

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Recursos:

• Swin Transformer Paper
• GTC2021