O que significa "Transformador Convolucional"?

Índice

Um transformer convolucional é um tipo de modelo de aprendizado de máquina que combina duas técnicas poderosas: redes neurais convolucionais (CNNs) e transformers.

#O que são CNNs?

As CNNs são boas para analisar imagens. Elas funcionam pegando padrões, formas e características nas fotos, o que as torna úteis para tarefas como reconhecer objetos ou classificar imagens.

#O que são Transformers?

Transformers são um tipo de modelo que foca em processar sequências de dados, tipo texto. Eles conseguem entender o contexto e as relações entre as partes diferentes dos dados, o que ajuda a fazer previsões melhores.

#Como Funciona um Transformer Convolucional?

Misturando CNNs com transformers, um transformer convolucional pode analisar imagens enquanto leva em conta as relações dentro dessas imagens. Isso permite que ele faça tarefas complexas, como reconhecer a maturidade de tomates ou localizar veículos usando diferentes tipos de dados, como imagens de satélites e leituras de sensores.

#Aplicações

Transformers convolucionais podem ser usados na agricultura para classificar a maturidade das colheitas, melhorar a qualidade da colheita e aprimorar sistemas de classificação. Eles também podem ajudar veículos a encontrar sua localização sem GPS usando imagens de satélites.

No geral, esse modelo é útil para tarefas que exigem tanto análise de imagens quanto compreensão de diferentes tipos de dados.