「畳み込みトランスフォーマー」とはどういう意味ですか？
目次
畳み込みトランスフォーマーは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とトランスフォーマーという二つの強力な技術を組み合わせた機械学習モデルだよ。
CNNって何？
CNNは画像を分析するのが得意なんだ。画像の中のパターンや形、特徴を拾い上げるから、物体認識や画像分類みたいな作業に役立つんだ。
トランスフォーマーって何？
トランスフォーマーは、テキストみたいなデータのシーケンスを処理することに重点を置いたモデルだよ。データの異なる部分のコンテキストや関係性を理解できるから、より良い予測ができるんだ。
畳み込みトランスフォーマーはどう働くの？
CNNとトランスフォーマーを混ぜることで、畳み込みトランスフォーマーは画像を分析しながら、その画像内の関係も考慮できるんだ。これによって、トマトの成熟度を認識したり、衛星画像やセンサーの読み取りなどの異なるデータを使って車両を特定するような複雑な作業ができるようになるよ。
アプリケーション
畳み込みトランスフォーマーは、農業では作物の成熟度を分類したり、収穫の質を向上させたり、 grading systemsを強化するのに使えるよ。GPSなしで衛星からの画像を使って車両が位置を見つけるのも手伝えるんだ。
全体的に、このモデルは画像分析と異なる種類のデータの理解が必要な作業に役立つんだ。