Ứng dụng Vision Transformer (ViTs) trong Xử lý hình ảnh

1. Giới thiệu về Vision Transformer

Vision Transformer (ViTs) là một mô hình đột phá mới trong lĩnh vực thị giác máy tính, thu hút sự quan tâm lớn từ giới công nghệ nhờ khả năng vượt trội hơn các mạng nơ-ron tích chập (CNN) truyền thống trong nhiều tác vụ khác nhau. Trong bài viết này, VinBigdata sẽ cung cấp những thông tin chuyên sâu về về Vision Transformer, bao gồm kiến trúc, cách thức hoạt động và các ứng dụng của chúng trong đời sống thực tế.

2. Vision Transformer là gì?

Vision Transformer (ViTs) trong học máy là một loại mô hình học sâu được thiết kế để xử lý dữ liệu hình ảnh bằng kiến trúc Transformer – vốn được phát triển dành cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mô hình Transformer, do Vaswani và cộng sự giới thiệu vào năm 2017, hình thành dựa trên cơ chế self-attention để xử lý dữ liệu đầu vào, cho phép nó nắm bắt các phụ thuộc xa (long-term dependency) và thông tin ngữ cảnh hiệu quả hơn so với các mô hình truyền thống như mạng nơ-ron hồi quy (RNNs). Lấy cảm hứng từ việc ứng dụng kiến trúc Transformer trong  xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các nhà khoa học đã giới thiệu kiến trúc Transformer mới dành riêng cho xử lý hình ảnh.

3. Vision Transformer hoạt động như thế nào?

3.1. Kiến thức cơ bản về Transformer

Để hiểu về Vision Transformer, trước hết cần nắm vững các khái niệm cơ bản của mô hình Transformer:

• Cơ chế Self-Attention: Cốt lõi của mô hình Transformer là cơ chế self-attention, giúp tính toán mức độ liên quan của một phần tử đầu vào so với tất cả các phần tử khác. Điều này cho phép mô hình xác định tầm quan trọng của mỗi phần tử dựa trên ngữ cảnh do các phần tử khác cung cấp.
• Multi-Head Attention Mở rộng cơ chế tự chú ý bằng cách áp dụng nhiều lớp attention song song, cho phép mô hình tập trung vào nhiều phần khác nhau của đầu vào trong cùng một lúc.
• Mã hóa vị trí (Positional Encoding): Vì kiến trúc Transformer không tự động hiểu thứ tự của các phần tử đầu vào, vậy nên mã hóa vị trí được thêm vào để cung cấp thông tin về vị trí của mỗi phần tử trong chuỗi.

3.2. Tuỳ chỉnh Transformer trong thị giác máy tính
Trong khi kiến trúc Transformer ban đầu được thiết kế để xử lý chuỗi dữ liệu tuần tự, Vision Transformer đã điều chỉnh kiến trúc này để xử lý dữ liệu hình ảnh bằng cách coi hình ảnh là một chuỗi các mảnh nhỏ (patches) với cách thức hoạt động như sau: 

• Patch Embedding: Hình ảnh đầu vào được chia thành các mảnh có kích thước cố định (ví dụ: 16×16 pixel). Mỗi mảnh sau đó được làm phẳng thành một vector và đưa vào không gian có chiều cao hơn.
• Position Embedding: Tương tự như mã hóa vị trí trong NLP, các mã hóa vị trí được thêm vào mỗi mảnh để giữ lại thông tin không gian.
• Bộ mã hóa Transformer (Transformer encoder): Chuỗi các patch embedding, cùng với position embedding của chúng, được đưa vào một bộ mã hóa Transformer tiêu chuẩn, bao gồm nhiều lớp của cơ chế multi head attention và các mạng truyền tiếp.

3. Đầu ra và Phân loại

Đầu ra của bộ mã hóa Transformer là một chuỗi các vector, mỗi vector tương ứng với một mảnh (patch) của hình ảnh. Để phân loại toàn bộ hình ảnh, một “class token” đặc biệt được đưa vào đầu chuỗi, đóng vai trò tập hợp thông tin từ tất cả các mảnh. Đại diện cuối cùng của class token này được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại.

4. Ưu điểm của Vision Transformer

• Hiểu thông tin toàn ảnh: Vision Transformer (ViT) có thể hiểu global context hiệu quả hơn so với mạng nơ-ron tích chập (CNN) nhờ cơ chế self-attention, cho phép xử lý đồng thời tất cả các vùng ảnh.
• Tính linh hoạt: Vision Transformer có độ linh hoạt cao, dễ dàng thích ứng với nhiều độ phân giải ảnh và kích thước vùng ảnh khác nhau.
• Khả năng mở rộng: Vision Transformer có khả mở rộng tốt khi tăng kích thước mô hình và dữ liệu huấn luyện, vượt trội hơn CNN trên các tập dữ liệu lớn.

5. Ứng dụng của Vision Transformer

Vision Transformer đã thể hiện tiềm năng lớn trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau, tạo ra giá trị thực tiễn trong nhiều ngành nghề:

4.1. Y tế

• Chẩn đoán hình ảnh y tế: ViTs có thể hỗ trợ phân tích các hình ảnh y tế như X-quang, MRI và CT, giúp phát hiện các bất thường và chẩn đoán bệnh với độ chính xác cao.
• Giải phẫu bệnh: ViTs có thể được sử dụng để phân tích mẫu mô, hỗ trợ phát hiện ung thư và các bệnh lý khác.

4.2. Xe tự hành

• Phát hiện đối tượng: ViTs giúp tăng cường khả năng phát hiện và phân loại các đối tượng trên đường, giúp cải thiện độ an toàn và chức năng điều hướng.
• Nhận biết cảnh quan: ViTs hỗ trợ xe tự hành hiểu và phân tích môi trường lái xe phức tạp thông qua phân tích toàn cảnh xung quanh xe.

4.3. Bán lẻ và Thương mại điện tử

• Nhận diện sản phẩm: ViTs có thể nhận diện sản phẩm trong hình ảnh, giúp quản lý hàng tồn kho và thanh toán tự động trong cửa hàng.
• Đề xuất cá nhân hóa: Bằng cách phân tích nội dung hình ảnh, chúng có thể cung cấp đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích cá nhân.

4.4. An ninh và Giám sát

• Nhận diện khuôn mặt: ViTs cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng trong an ninh và giám sát.
• Phát hiện bất thường: Chúng có thể phát hiện các hoạt động hoặc đối tượng bất thường trong cảnh quay giám sát, tăng cường các biện pháp an ninh.

4.5. Giám sát môi trường

• Bảo tồn động vật hoang dã: ViTs giúp giám sát động vật hoang dã và phát hiện hành vi săn trộm qua phân tích hình ảnh từ bẫy camera.
• Biến đổi khí hậu: ViTs hỗ trợ phân tích ảnh vệ tinh để giám sát nạn phá rừng, dự báo tình trạng băng tan và các thay đổi của môi trường.

6. Các tác động tích cực của Vision Transformer

Vision Transformer có tiềm năng tạo ra những tác động tích cực đáng kể cho xã hội:

• Y tế tiên tiến hiện đại: Chẩn đoán bệnh sớm và chính xác hơn, tăng cơ hội cứu giúp bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.
• Giao thông an toàn hơn: Nâng cao khả năng phát hiện đối tượng và hiểu cảnh quan xung quanh xe tự hành có thể giảm thiểu tai nạn và tăng cường an toàn giao thông đường bộ.
• Tăng cường hiệu quả bán lẻ: Tự động hóa trong bán lẻ có thể mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và tối ưu hóa quy trình từ lựa chọn mặt hàng đến thanh toán.
• Tăng cường an ninh: Hệ thống giám sát tiên tiến hơn có thể tăng cường an ninh công cộng và ngăn chặn tội phạm.
• Bảo vệ môi trường: Giám sát tốt hơn các biến đổi môi trường có thể hỗ trợ bảo tồn và chống biến đổi khí hậu.

Kết luận

Vision Transformer đại diện cho một bước đột phá trong lĩnh vực thị giác máy tính. Khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh bằng kiến trúc Transformer đã mở ra những tiềm năng mới cho các ứng dụng của AI trong đời sống xã hội. Chúng ta có thể kỳ vọng, Vision Transformer sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tạo nên một thế giới thông minh, an toàn, tốt đẹp hơn, từ việc cải thiện chất lượng chẩn đoán y tế, nâng cao khả năng của xe tự hành, cho đến hỗ trợ bảo vệ môi trường.

Nguồn: Medium