El termino vision transformers, nace de la revolución y evolución de lo que conocemos como redes neuronales convolucionales, para la ejecución de tareas como detección, clasificación y segmentación de imágenes.
Con la involucración de la visión transformers en la computación, el alcance para la identificación y extracción de características específicas de imágenes mejoró y se optimizo de manera increíble, por lo que se obtienen mejores resultados en las búsquedas.
Los transformers se crearon inicialmente para la realización de tareas de procesamiento de lenguaje, enfocado en la asimilación y traducción automatizada neuronal. Sin embargo, con distintos estudios se aplicó la visión transformers al procesamiento de imágenes y resultó ser efectivo.
Vision transformers: El futuro.
Para las redes neuronales convolucionales, dos imágenes pueden ser exactamente iguales, ya que ella no diferencia entre posiciones relativas pero diferentes en características. Se debe ser muy específico con la descripción de lo que se busca para poder obtener resultados óptimos.
En cambio, al implementar y complementar a la redes neuronales convolucionales con los transformers, se mejoró el mecanismo de atención, modelando así imágenes con mayor especificación sin comprometer la eficiencia computacional y estadística.
Apartir de esto, el campo de la visión por computación estará en constante modernización, cambiando la idea que tenemos de ella hasta el momento.
Esta es una tecnología que aún se encuentra en proceso de evolución, pero que sin duda forma parte de una gran expansión en el mundo computarizado.
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