Vision Transformer (ViT) – Definisi dan Keunggulannya
Apa Itu Vision Transformer ?
Vision Transformer (ViT) adalah arsitektur jaringan saraf yang baru-baru ini mendapatkan popularitas karena kemampuannya mengungguli jaringan saraf convolutional (CNN) pada tugas klasifikasi gambar. ViT adalah jenis model berbasis transformator, yang awalnya dikembangkan untuk tugas pemrosesan bahasa alami, tetapi telah diadaptasi untuk visi komputer.
ViT berbeda dari CNN dalam pendekatannya terhadap ekstraksi fitur. CNN menggunakan lapisan konvolusional untuk mengekstraksi fitur dari gambar, sedangkan ViT menggunakan mekanisme perhatian diri untuk memproses tambalan gambar. Ini berarti bahwa ViT tidak memerlukan lapisan konvolusional apa pun, membuatnya lebih efisien dan mudah untuk dilatih.
Arsitektur ViT terdiri dari tiga komponen utama: patch embedding layer, encoder transformator, dan kepala klasifikasi. Lapisan penyisipan tambalan mengubah setiap gambar menjadi urutan tambalan, yang kemudian diproses oleh encoder transformator. Encoder transformator terdiri dari beberapa lapisan jaringan perhatian-diri dan umpan-maju, yang belajar untuk mengekstrak fitur yang berguna dari tambalan. Kepala klasifikasi adalah lapisan yang terhubung penuh yang memetakan keluaran trafo akhir ke kelas keluaran.
Salah satu keunggulan utama ViT adalah kemampuannya memproses gambar dengan ukuran berbeda tanpa memerlukan pelatihan tambahan. Ini karena ViT memproses tambalan gambar secara mandiri, sehingga model dapat menangani ukuran gambar yang berbeda hanya dengan menyesuaikan jumlah tambalan yang digunakan. Selain itu, ViT dapat dilatih sebelumnya pada data tak berlabel dalam jumlah besar menggunakan pembelajaran yang diawasi sendiri, yang memungkinkan model untuk mempelajari representasi berguna dari fitur visual yang dapat disesuaikan untuk tugas tertentu.
Keunggulan Vision Transformer (ViT)
Vision Transformer (ViT) menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan jaringan saraf convolutional tradisional (CNN) untuk tugas-tugas visi komputer:
- Lebih efisien: ViT menggunakan mekanisme self-attention untuk memproses tambalan gambar, yang memungkinkan model untuk mempelajari fitur yang berguna dari tambalan tanpa memerlukan lapisan konvolusional apa pun. Ini membuat ViT lebih efisien dan lebih mudah dilatih daripada CNN.
- Skalabilitas: ViT dapat memproses gambar dengan ukuran berbeda tanpa memerlukan pelatihan tambahan, hanya dengan menyesuaikan jumlah tambalan yang digunakan. Ini membuat ViT lebih terukur daripada CNN, yang biasanya dirancang untuk memproses gambar dengan ukuran tetap.
- Pembelajaran transfer: ViT dapat dilatih sebelumnya pada data tak berlabel dalam jumlah besar menggunakan pembelajaran yang diawasi sendiri, yang memungkinkan model untuk mempelajari representasi berguna dari fitur visual yang dapat disesuaikan untuk tugas tertentu. Hal ini menjadikan ViT pilihan yang sangat baik untuk pembelajaran transfer, di mana model pra-pelatihan digunakan sebagai titik awal untuk tugas baru.
- Peningkatan kinerja: ViT telah terbukti mengungguli CNN pada beberapa tolok ukur klasifikasi gambar, termasuk ImageNet. Ini menunjukkan bahwa ViT mampu mempelajari representasi fitur visual yang lebih kuat daripada CNN tradisional.
- Fleksibilitas: ViT dapat diadaptasi untuk berbagai tugas visi komputer, termasuk deteksi objek, segmentasi semantik, dan keterangan gambar. Ini menjadikan ViT alat serbaguna untuk penelitian dan pengembangan visi komputer.
Secara keseluruhan, Vision Transformer menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan CNN tradisional untuk tugas visi komputer, termasuk peningkatan efisiensi, skalabilitas, pembelajaran transfer, kinerja, dan fleksibilitas. Dengan penelitian dan pengembangan lebih lanjut, ViT berpotensi menjadi alat yang ampuh untuk berbagai aplikasi visi komputer.
Meski sukses, ViT masih merupakan arsitektur yang relatif baru, dan ada beberapa tantangan yang perlu diatasi. Salah satu tantangan utama adalah tingginya biaya komputasi pelatihan ViT pada kumpulan data besar, karena banyaknya parameter dalam model. Tantangan lain adalah kesulitan menggabungkan informasi spasial ke dalam mekanisme perhatian diri, yang dapat menyebabkan ekstraksi fitur yang kurang optimal.
Kesimpulannya, Vision Transformer adalah arsitektur baru yang menjanjikan untuk tugas klasifikasi gambar yang menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan jaringan saraf konvolusional tradisional. Dengan penelitian dan pengembangan lebih lanjut, ViT berpotensi menjadi alat yang ampuh untuk aplikasi visi komputer.