Classificazione e Reti Neurali Moderne CNN e VIT

Classificazione e Reti Neurali Moderne

📌 Classificazione e Reti Neurali Moderne

La classificazione è un compito fondamentale dell'intelligenza artificiale che prevede l'assegnazione di un'etichetta a un dato in base alle sue caratteristiche. Nel contesto della visione artificiale, le reti neurali convoluzionali (CNN) e i Vision Transformer (ViT) sono tra i modelli più avanzati per affrontare questo problema.

📷 Reti CNN

Le reti convoluzionali (CNN) elaborano le immagini attraverso strati convoluzionali, pooling e strati completamente connessi, estrapolando caratteristiche sempre più complesse.

  • ResNet: utilizza le connessioni residuali per combattere il problema del vanishing gradient.
  • WideResNet: simile a ResNet, ma con più canali nei filtri convoluzionali per migliorare la riutilizzabilità delle feature.
  • Inception: introduce i blocchi Inception, che combinano convoluzioni di diverse dimensioni per catturare più informazioni.
  • EfficientNet: utilizza il compound scaling per ottimizzare la dimensione, profondità e risoluzione del modello.
  • MobileNet: basato sulla Depth-wise Separable Convolution, è progettato per dispositivi mobili.
  • ConvNeXt: migliora le CNN con tecniche moderne come Patchify System e Layer Normalization.

🖥️ Vision Transformers (ViT)

I Vision Transformers (ViT) sfruttano i meccanismi di attenzione per analizzare immagini come sequenze di patch, offrendo vantaggi sulle CNN in determinati compiti.

  • DeiT: un ViT ottimizzato con distillation token per migliorare l'efficienza dei dati.
  • Swin Transformer: introduce Hierarchical Feature Maps e Shifted Windows per un'attenzione più scalabile.

🎯 Conclusione

Le CNN e i ViT rappresentano due approcci avanzati per la classificazione delle immagini. Le CNN eccellono nell'estrazione gerarchica delle caratteristiche, mentre i ViT si distinguono per la capacità di catturare relazioni globali tra pixel.


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CV CLASSIFICAZIONE di Jo & Luke

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