NaViT: Cải Tiến Transformer với Khả Năng Nhìn Đa Phân Giải
Tổng Quan
Transformer, ban đầu được thiết kế cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đã trở thành một kiến trúc quan trọng trong thị giác máy tính. Mô hình Vision Transformer (ViT) nổi bật nhờ vào khả năng xử lý ảnh thành các patch và áp dụng cơ chế self-attention. Tuy nhiên, Transformer vẫn có những hạn chế trong việc xử lý hình ảnh, đặc biệt là với hình ảnh độ phân giải cao và kích thước đa dạng, gây ra chi phí tính toán lớn và thiếu linh hoạt.
Giải pháp được đề xuất là NaViT (Native Vision Transformer), cho phép xử lý hình ảnh đa phân giải một cách tự nhiên, giảm thiểu phức tạp trong tiền xử lý và chi phí tính toán. Với NaViT, hiệu suất của Transformer trong thị giác máy tính được cải thiện, mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong nhận dạng hình ảnh, phân đoạn hình ảnh và phân tích dữ liệu thị giác.
1. Đặt Vấn Đề
Trái với những phương pháp truyền thống thường biến đổi hình ảnh thành dạng cố định, NaViT tìm cách giữ nguyên độ phân giải và tỷ lệ khung hình gốc, điều này rất quan trọng cho thông tin trong hình ảnh. Mô hình ViT còn gặp khó khăn trong việc xác định vị trí của các patch trong ảnh, dẫn đến việc mất mát thông tin khi kích thước ảnh khác nhau.
Những hạn chế chính gồm có:
- Yêu cầu kích thước cố định: ViT yêu cầu hình ảnh phải được chuyển đổi về một kích thước cố định, ảnh hưởng đến tỷ lệ khung hình và làm giảm hiệu suất trong các tác vụ phân tích.
- Chi phí tính toán cao: Với hình ảnh độ phân giải cao, số lượng patch tăng lên làm gia tăng chi phí tính toán và bộ nhớ.
- Thiếu linh hoạt trong đào tạo: Kích thước biến đổi hạn chế khả năng tùy biến của mô hình.
- Hạn chế về việc học vị trí của ảnh.
Từ các vấn đề này, NaViT đưa ra bốn cải tiến chính để giải quyết.
2. Các Phương Pháp
2.1. Patch n’ Pack
NaViT sử dụng kỹ thuật example packing để tối ưu hóa việc xử lý các bức ảnh.
- Kỹ thuật này cho phép kết hợp nhiều hình ảnh thành một chuỗi duy nhất, giúp sử dụng hiệu quả hơn tài nguyên tính toán.
- Nhờ đó, nó giảm thiểu chi phí và tăng cường linh hoạt trong quá trình xử lý.
2.2. Masked Self-Attention và Masked Pooling
- Masked Self-Attention: Giúp mỗi patch chỉ tương tác với các patch trong cùng một hình ảnh, duy trì tính toàn vẹn của thông tin và tăng cường hiệu quả giáo dục.
- Masked Pooling: Tóm tắt các token trong hình ảnh để tạo ra một vector duy nhất cho mỗi hình ảnh, dễ dàng trong việc so sánh và giảm độ phức tạp tính toán.
2.3. Factorized & Fractional Positional Embeddings
NaViT giới thiệu hai loại positional embeddings:
- Factorized Positional Embeddings: Tách biệt các thành phần cho tọa độ để xử lý linh hoạt hơn với hình ảnh có tỷ lệ khác nhau.
- Fractional Positional Embeddings: Sử dụng tọa độ tương đối, giúp mô hình dễ dàng tổng quát hóa với các hình ảnh chưa thấy.
2.4. Lấy Mẫu Độ Phân Giải Ngẫu Nhiên
Kỹ thuật này cho phép NaViT huấn luyện với nhiều độ phân giải khác nhau mà không cần giảm kích thước, đảm bảo tiết kiệm chi phí tính toán mà vẫn đảm bảo hiệu suất cao.
2.5. Resolution Sampling
NaViT hỗ trợ huấn luyện với độ phân giải gốc và giảm chi phí huấn luyện thông qua việc lấy mẫu độ phân giải ngẫu nhiên, giúp tăng tốc độ và hiệu suất giáo dục.
3. Kết Quả
NaViT cho thấy:
- Hiệu suất tương đương với mô hình ViT hàng đầu nhưng chỉ sử dụng 1/4 chi phí tính toán.
- Có khả năng xử lý số lượng hình ảnh lớn hơn 5 lần so với ViT truyền thống.
- Tính linh hoạt trong xử lý đa phân giải và tỷ lệ khung hình mở ra hướng nghiên cứu mới.
Kết Luận
Với những cải tiến nổi bật, NaViT không chỉ giải quyết các vấn đề của ViT mà còn dẫn dắt tương lai của hệ thống thị giác máy tính, giúp chúng linh hoạt hơn và dễ dàng thích ứng hơn với các tác vụ khác nhau.
Để tham khảo thêm, bạn có thể truy cập implement của tôi tại đây.
