Bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc, makinelerin g\u00f6rsel d\u00fcnyay\u0131 insan benzeri bir \u015fekilde “g\u00f6rmesini” ve yorumlamas\u0131n\u0131 sa\u011flayan bir yapay zeka alan\u0131d\u0131r. Onlarca y\u0131ld\u0131r s\u00fcren ara\u015ft\u0131rmalar sonucunda, bu alan \u00f6nemli ilerlemeler kaydetmi\u015ftir. \u00d6zellikle son on y\u0131lda, derin \u00f6\u011frenme tekniklerinin y\u00fckseli\u015fiyle bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc uygulamalar\u0131, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rmadan nesne tespitine, semantik segmentasyondan y\u00fcz tan\u0131maya kadar pek \u00e7ok alanda devrim niteli\u011finde ba\u015far\u0131lar elde etmi\u015ftir. Bu ba\u015far\u0131lar\u0131n ard\u0131ndaki temel g\u00fc\u00e7, evri\u015fimli sinir a\u011flar\u0131 (Convolutional Neural Networks – CNN’ler) olmu\u015ftur.<\/p>\n
CNN’ler, g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin hiyerar\u015fik \u00f6zelliklerini \u00f6\u011frenme yetenekleri sayesinde bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc g\u00f6revlerinde standart haline gelmi\u015flerdir. Yerel ba\u011flant\u0131lar, a\u011f\u0131rl\u0131k payla\u015f\u0131m\u0131 ve havuzlama (pooling) katmanlar\u0131 gibi mimari \u00f6zellikleri, g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin uzamsal yap\u0131s\u0131ndan faydalanarak karma\u015f\u0131k desenleri ve \u00f6zellikleri etkili bir \u015fekilde \u00e7\u0131karmalar\u0131n\u0131 sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r. AlexNet, VGG, ResNet ve Inception gibi mimariler, milyonlarca parametreye sahip derin a\u011flar olu\u015fturarak ImageNet gibi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri setlerinde insan\u00fcst\u00fc performans sergilemi\u015flerdir. Ancak, CNN’lerin de kendine \u00f6zg\u00fc s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 bulunmaktad\u0131r. \u00d6zellikle, yerel receptive alanlar\u0131 nedeniyle uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 do\u011frudan yakalamakta zorlanmalar\u0131 ve g\u00fc\u00e7l\u00fc end\u00fcktif \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 (inductive bias \u2013 \u00f6rn. yerellik ve \u00f6teleme de\u011fi\u015fmezli\u011fi) bazen esnekli\u011fi k\u0131s\u0131tlayabilmektedir.<\/p>\n
Ayn\u0131 d\u00f6nemde, do\u011fal dil i\u015fleme (Natural Language Processing – NLP) alan\u0131nda da b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ya\u015fanmaktayd\u0131. RNN’ler ve LSTM’lerin ard\u0131ndan, 2017 y\u0131l\u0131nda Google taraf\u0131ndan tan\u0131t\u0131lan Transformer mimarisi, NLP d\u00fcnyas\u0131nda bir devrim yaratt\u0131. Tamamen dikkat mekanizmas\u0131na dayanan bu mimari, s\u0131ral\u0131 verilerdeki uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 \u00e7ok daha etkili bir \u015fekilde modelleyebiliyordu. Transformer’lar\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131, BERT, GPT-2, GPT-3 gibi b\u00fcy\u00fck dil modellerinin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na zemin haz\u0131rlad\u0131 ve bu modeller, dil anlama ve \u00fcretme g\u00f6revlerinde insan benzeri performanslara ula\u015ft\u0131.<\/p>\n
NLP’deki Transformer ba\u015far\u0131s\u0131, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc toplulu\u011funda do\u011fal bir soruyu tetikledi: E\u011fer Transformer’lar metin verilerindeki s\u0131ral\u0131 ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 bu kadar iyi modelleyebiliyorsa, benzer bir yakla\u015f\u0131m g\u00f6rsel verilere de uygulanabilir miydi? G\u00f6rsel veriler de bir anlamda piksel dizileri veya \u00f6zellik haritalar\u0131 dizileri olarak g\u00f6r\u00fclebilir miydi? Bu sorunun cevab\u0131, 2020 y\u0131l\u0131nda Google ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 taraf\u0131ndan sunulan “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” ba\u015fl\u0131kl\u0131 makale ile geldi ve Vision Transformers (ViT’ler) \u00e7a\u011f\u0131n\u0131 ba\u015flatt\u0131. ViT’ler, g\u00f6rselleri do\u011frudan Transformer mimarisine besleyerek, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc g\u00f6revlerinde CNN’lere rakip, hatta belirli ko\u015fullar alt\u0131nda \u00fcst\u00fcn performans sergileyebileceklerini kan\u0131tlad\u0131. Bu makale, ViT’lerin temel prensiplerini, mimarisini, avantajlar\u0131n\u0131, dezavantajlar\u0131n\u0131 ve gelecekteki potansiyelini detayl\u0131 bir \u015fekilde inceleyecektir.<\/p>\n
Vision Transformer’lar\u0131n temelini anlamak i\u00e7in \u00f6ncelikle Transformer mimarisinin temel bile\u015fenlerini ve NLP’deki ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n ard\u0131ndaki mekanizmalar\u0131 anlamak \u00f6nemlidir. Transformer’lar, \u00f6zellikle s\u0131ral\u0131 verilerdeki uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 modellemede devrim yaratm\u0131\u015ft\u0131r ve bu ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde “dikkat mekanizmas\u0131na” bor\u00e7ludur.<\/p>\n
Transformer’lar\u0131n kalbinde dikkat mekanizmas\u0131 (attention mechanism) yer al\u0131r. Geleneksel olarak, bir sinir a\u011f\u0131 bir girdi dizisini i\u015flerken, her bir eleman\u0131 s\u0131rayla veya sabit boyutlu bir ba\u011flam vekt\u00f6r\u00fc arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla i\u015flerdi. Dikkat mekanizmas\u0131 ise, bir eleman\u0131 i\u015flerken, girdinin di\u011fer t\u00fcm elemanlar\u0131na “dikkat etmesini” ve bu elemanlar\u0131n her birinin mevcut eleman i\u00e7in ne kadar \u00f6nemli oldu\u011funu dinamik olarak \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar. Bu, a\u011f\u0131n daha uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ve karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri yakalamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n
Kendi kendine dikkat (Self-Attention) ise, dikkat mekanizmas\u0131n\u0131n \u00f6zel bir formudur ve Transformer’lar\u0131n en \u00f6nemli yeniliklerinden biridir. Bir \u00e7\u0131kt\u0131 eleman\u0131 \u00fcretirken, girdi dizisindeki t\u00fcm elemanlar\u0131n birbirleriyle olan ili\u015fkilerini hesaplar. Her bir eleman (\u00f6rne\u011fin bir kelime), di\u011fer t\u00fcm elemanlarla olan “uyumunu” veya “\u00f6nemini” belirlemek i\u00e7in bir sorgu (Query), anahtar (Key) ve de\u011fer (Value) vekt\u00f6rleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla etkile\u015fime girer. Dikkat skoru, bir sorgu vekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn t\u00fcm anahtar vekt\u00f6rleriyle nokta \u00e7arp\u0131m\u0131 (dot product) al\u0131narak hesaplan\u0131r. Bu skorlar daha sonra bir softmax fonksiyonu arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla normalize edilerek a\u011f\u0131rl\u0131klar elde edilir. Son olarak, bu a\u011f\u0131rl\u0131klar de\u011fer vekt\u00f6rleriyle \u00e7arp\u0131l\u0131r ve toplanarak mevcut eleman i\u00e7in yeni, ba\u011flamsal olarak zenginle\u015ftirilmi\u015f bir temsil olu\u015fturulur. Bu s\u00fcre\u00e7, a\u011f\u0131n bir kelimenin anlam\u0131n\u0131, c\u00fcmledeki di\u011fer kelimelerle olan ili\u015fkisi ba\u011flam\u0131nda anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n Orijinal Transformer mimarisi, bir encoder (kodlay\u0131c\u0131) ve bir decoder (kod \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fc) blo\u011fundan olu\u015fur ve genellikle makine \u00e7evirisi gibi sekans-sekans g\u00f6revleri i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Vision Transformer’lar genellikle Transformer Encoder blo\u011funu kullan\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc ana ama\u00e7lar\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma gibi tek bir \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretmektir, sekans \u00fcretimi de\u011fil. NLP’de BERT gibi modeller de sadece encoder k\u0131sm\u0131n\u0131 kullanarak b\u00fcy\u00fck ba\u015far\u0131lar elde etmi\u015ftir.<\/p>\n Vision Transformers (ViT’ler), bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc alan\u0131na Transformer mimarisini uygulayan modellerdir. Temel fikir, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc do\u011frudan piksel dizisi olarak i\u015flemek yerine, onu k\u00fc\u00e7\u00fck, sabit boyutlu yamalar\u0131n (patches) bir dizisi olarak ele almak ve bu yama dizisini standart bir Transformer encoder’\u0131na beslemektir. Bu yakla\u015f\u0131m, Transformer’lar\u0131n NLP’deki ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 g\u00f6rsel alanlara ta\u015f\u0131may\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n ViT’ler, 2020 y\u0131l\u0131nda Google Brain ekibi taraf\u0131ndan yay\u0131mlanan “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” ba\u015fl\u0131kl\u0131 makale ile tan\u0131t\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Bu makale, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc toplulu\u011funda b\u00fcy\u00fck bir etki yaratm\u0131\u015ft\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc geleneksel CNN’lerin bask\u0131n oldu\u011fu bir alanda, tamamen Transformer tabanl\u0131 bir modelin ImageNet gibi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma veri setlerinde rekabet\u00e7i, hatta baz\u0131 durumlarda daha iyi performans g\u00f6sterebilece\u011fini kan\u0131tlam\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n Makalenin ana arg\u00fcman\u0131, Transformer’lar\u0131n NLP’de uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 modellemedeki \u00fcst\u00fcn yeteneklerinin, g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki g\u00f6rsel yamalar aras\u0131ndaki ili\u015fkileri modellemek i\u00e7in de kullan\u0131labilece\u011fiydi. G\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc k\u00fc\u00e7\u00fck par\u00e7alara ay\u0131rarak ve her bir par\u00e7ay\u0131 bir “kelime” gibi ele alarak, Transformer mimarisi bu yamalar aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k uzamsal ve anlamsal ili\u015fkileri \u00f6\u011frenebilirdi.<\/p>\n Bir ViT modelinin temel mimarisi \u015fu ad\u0131mlar\u0131 i\u00e7erir: Bu yap\u0131, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc bir dizi “kelime” (yamalar) olarak ele alarak ve bu kelimeler aras\u0131ndaki ili\u015fkileri Transformer’\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc dikkat mekanizmas\u0131yla modelleyerek bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc g\u00f6revlerini \u00e7\u00f6zmeye olanak tan\u0131r.<\/p>\n Vision Transformer’lar\u0131n temel \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini daha iyi anlamak i\u00e7in mimarinin her bir bile\u015fenini detayl\u0131ca inceleyelim.<\/p>\n ViT’lerin en kritik ad\u0131mlar\u0131ndan biri, geleneksel 2D g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc Transformer’\u0131n i\u015fleyebilece\u011fi 1D bir token (belirte\u00e7) dizisine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmektir. Bu ad\u0131mlar\u0131n sonunda, $N$ adet yama g\u00f6mmesi ve bir adet s\u0131n\u0131f belirteci olmak \u00fczere toplam $N+1$ adet $D$ boyutlu vekt\u00f6rden olu\u015fan bir dizi elde edilir.<\/p>\n Transformer mimarisi, kendi kendine dikkat mekanizmas\u0131 nedeniyle do\u011fal olarak s\u0131ral\u0131 bilgiyi (yani, bir yaman\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki konumunu) kodlamaz. Yamalar\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki g\u00f6receli veya mutlak konumlar\u0131, modelin do\u011fru ba\u011flam\u0131 anlamas\u0131 i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. Bu nedenle, her bir yama g\u00f6mmesine ek olarak \u00f6\u011frenilebilir bir konumsal g\u00f6mme (positional embedding) eklenir. Giri\u015f katman\u0131ndan elde edilen birle\u015ftirilmi\u015f yama ve konum g\u00f6mmeleri, bir dizi Transformer Encoder blo\u011funa beslenir. Her bir Transformer Encoder blo\u011fu, temel olarak iki ana alt katmandan olu\u015fur: Bu iki alt katman\u0131n her birinden \u00f6nce bir Katman Normalizasyonu (Layer Normalization) uygulan\u0131r ve her bir alt katmandan sonra art\u0131k ba\u011flant\u0131lar (residual connections) eklenir. Art\u0131k ba\u011flant\u0131lar, gradyan ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 iyile\u015ftirir ve derin a\u011flar\u0131n e\u011fitimini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Bu yap\u0131, Transformer’lar\u0131n derin ve karma\u015f\u0131k a\u011flar olu\u015fturmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n Transformer Encoder’\u0131n son blo\u011funun \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131nda, s\u0131n\u0131f belirtecine ([CLS] token) kar\u015f\u0131l\u0131k gelen vekt\u00f6r al\u0131n\u0131r. Bu vekt\u00f6r, t\u00fcm g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn ve yamalar aras\u0131ndaki ili\u015fkilerin \u00f6zetlenmi\u015f bir temsilini i\u00e7erdi\u011fi varsay\u0131l\u0131r. Bu vekt\u00f6r daha sonra, istenen \u00e7\u0131kt\u0131 say\u0131s\u0131na (\u00f6rne\u011fin, s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revinde s\u0131n\u0131f say\u0131s\u0131) sahip bir do\u011frusal katman veya basit bir \u00c7ok Katmanl\u0131 Alg\u0131lay\u0131c\u0131 (MLP Head) arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla i\u015flenerek nihai s\u0131n\u0131fland\u0131rma tahminleri \u00fcretilir.<\/p>\n ViT’lerin tan\u0131t\u0131m\u0131ndan bu yana, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc toplulu\u011fu bu mimariyi daha verimli, daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve daha \u00e7e\u015fitli g\u00f6revlere uygun hale getirmek i\u00e7in bir\u00e7ok yenilik\u00e7i \u00e7al\u0131\u015fma yapm\u0131\u015ft\u0131r. \u0130\u015fte \u00f6ne \u00e7\u0131kan baz\u0131 ViT varyantlar\u0131 ve geli\u015ftirmeler:<\/p>\n Orijinal ViT’ler, ImageNet-21k veya JFT-300M gibi \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veri setlerinde \u00f6n e\u011fitim gerektiriyordu. Bu, ViT’lerin daha k\u00fc\u00e7\u00fck veri setlerinde CNN’lere g\u00f6re zay\u0131f performans g\u00f6stermesine neden oluyordu. Facebook AI taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen DeiT (Data-efficient Image Transformers)<\/strong>, bu sorunu bilgi aktar\u0131m\u0131 (knowledge distillation) kullanarak \u00e7\u00f6zd\u00fc. DeiT, bir Transformer modelini, zaten iyi e\u011fitilmi\u015f bir CNN “\u00f6\u011fretmen” modelinden \u00f6\u011frenmeye zorlad\u0131. Bu sayede, DeiT modelleri, sadece ImageNet-1k gibi orta b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki veri setlerinde bile rekabet\u00e7i sonu\u00e7lar elde edebildi. DeiT, ViT’lerin daha eri\u015filebilir hale gelmesini sa\u011flayarak geni\u015f \u00e7apl\u0131 benimsenmesini h\u0131zland\u0131rd\u0131.<\/p>\n Orijinal ViT’lerin bir di\u011fer s\u0131n\u0131rlamas\u0131, t\u00fcm yamalar aras\u0131nda k\u00fcresel dikkat hesaplamas\u0131 yapmas\u0131yd\u0131. Bu, \u00f6zellikle y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde veya yo\u011fun tahmin gerektiren g\u00f6revlerde (nesne tespiti, segmentasyon) hesaplama maliyetini \u00e7ok art\u0131r\u0131yordu. Swin Transformer<\/strong>, bu sorunu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in hiyerar\u015fik bir yap\u0131 ve “kayan pencere” (shifted window) dikkat mekanizmas\u0131 tan\u0131tt\u0131. ViT’lerin b\u00fcy\u00fck veri setlerine olan ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131, denetimli \u00f6\u011frenme (supervised learning) yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n bir sonucuydu. MAE (Masked Autoencoders)<\/strong>, kendili\u011finden denetimli \u00f6\u011frenme (self-supervised learning) kullanarak bu ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltmay\u0131 ama\u00e7lad\u0131. MAE, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn yamalar\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131n\u0131 maskeler (gizler) ve Transformer Encoder’\u0131n g\u00f6revi, maskelenmi\u015f yamalar\u0131 tahmin etmektir. Bu varyantlar ve daha niceleri (\u00f6rne\u011fin, CaiT, LeViT, CoaT), ViT mimarisinin esnekli\u011fini ve bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc g\u00f6revlerindeki potansiyelini g\u00f6stermektedir. Her biri, orijinal ViT’nin belirli s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 a\u015fmay\u0131 veya performans\u0131n\u0131 belirli senaryolarda iyile\u015ftirmeyi hedefler.<\/p>\n Vision Transformer’lar, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc alan\u0131na yeni bir soluk getirmi\u015f olsa da, t\u0131pk\u0131 di\u011fer t\u00fcm modeller gibi kendine \u00f6zg\u00fc avantaj ve dezavantajlara sahiptir.<\/p>\n 1. K\u00fcresel Ba\u011flam Yakalama Yetene\u011fi:<\/strong> Transformer’lar\u0131n kendi kendine dikkat mekanizmas\u0131, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn farkl\u0131 b\u00f6lgeleri (yamalar) aras\u0131ndaki uzun menzilli ve karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri do\u011frudan modellemesine olanak tan\u0131r. CNN’lerin yerel receptive alanlar\u0131n\u0131n aksine, ViT’ler tek bir katmanda bile g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn tamam\u0131na “dikkat edebilir”, bu da k\u00fcresel ba\u011flam\u0131 yakalamada \u00fcst\u00fcnl\u00fck sa\u011flar. 1. B\u00fcy\u00fck Veri Setlerine Ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k:<\/strong> Orijinal ViT modelleri, CNN’lerle rekabet edebilmek i\u00e7in \u00e7ok b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri setlerinde (milyonlarca veya milyarlarca g\u00f6r\u00fcnt\u00fc) \u00f6n e\u011fitim gerektiriyordu. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck veri setlerinde, CNN’ler genellikle daha iyi performans g\u00f6sterir. DeiT gibi varyantlar bu durumu iyile\u015ftirse de, bu hala bir ViT’nin tam potansiyelini kullanmak i\u00e7in \u00f6nemli bir gereksinimdir. Bu avantaj ve dezavantajlar, ViT’lerin ne zaman ve nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131na dair stratejik kararlar al\u0131rken dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken \u00f6nemli fakt\u00f6rlerdir.<\/p>\n Vision Transformer’lar, tan\u0131t\u0131ld\u0131klar\u0131 g\u00fcnden bu yana bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc alan\u0131nda geni\u015f bir etki yaratm\u0131\u015f ve bir\u00e7ok uygulama alan\u0131nda potansiyelini kan\u0131tlam\u0131\u015ft\u0131r. Gelecekteki ara\u015ft\u0131rmalar ve geli\u015ftirmeler, bu modellerin yeteneklerini daha da geni\u015fletecektir.<\/p>\n 1. G\u00f6r\u00fcnt\u00fc S\u0131n\u0131fland\u0131rma:<\/strong> ViT’lerin ilk ve en temel uygulama alan\u0131 olan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma, ImageNet gibi b\u00fcy\u00fck veri setlerinde SOTA sonu\u00e7lar elde ederek ViT’lerin g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6stermi\u015ftir. 1. Daha Verimli ve Hafif Mimariler:<\/strong> ViT’lerin hesaplama maliyeti hala bir zorluktur. Gelecekteki ara\u015ft\u0131rmalar, daha verimli dikkat mekanizmalar\u0131, seyrek dikkat (sparse attention) veya hibrit CNN-Transformer mimarileri geli\u015ftirerek bu maliyeti azaltmay\u0131 hedefleyecektir. Mobil ve g\u00f6m\u00fcl\u00fc cihazlarda ViT’leri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in daha hafif versiyonlar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmalar devam edecektir. Vision Transformers (ViT’ler), bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc alan\u0131nda bir paradigma de\u011fi\u015fimi yaratm\u0131\u015ft\u0131r. CNN’lerin onlarca y\u0131ld\u0131r s\u00fcren egemenli\u011fine meydan okuyarak, Transformer mimarisinin metin d\u0131\u015f\u0131ndaki alanlarda da ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc olabilece\u011fini kan\u0131tlam\u0131\u015flard\u0131r. G\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri k\u00fc\u00e7\u00fck yamalara ay\u0131r\u0131p bunlar\u0131 bir dizi olarak ele alarak ve ard\u0131ndan Transformer Encoder’\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc dikkat mekanizmas\u0131n\u0131 kullanarak, ViT’ler g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki karma\u015f\u0131k ve uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 etkili bir \u015fekilde modelleyebilmektedir.<\/p>\n Ba\u015flang\u0131\u00e7ta b\u00fcy\u00fck veri setlerine olan ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ve y\u00fcksek hesaplama maliyetleri gibi zorluklar olsa da, DeiT, Swin Transformer ve MAE gibi yenilik\u00e7i geli\u015ftirmeler bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n \u00e7o\u011funu a\u015fm\u0131\u015ft\u0131r. Bu geli\u015fmeler, ViT’lerin g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rmadan nesne tespitine, segmentasyondan video analizine ve \u00e7ok modlu \u00f6\u011frenmeye kadar geni\u015f bir yelpazede bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc g\u00f6revlerinde SOTA performans\u0131 elde etmesini sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n ViT’ler, sadece bir ara\u015ft\u0131rma merak\u0131 olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc uygulamalar\u0131n\u0131n gelece\u011fini \u015fekillendiren temel bir yap\u0131 ta\u015f\u0131 haline gelmi\u015ftir. Onlar\u0131n esnekli\u011fi, \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fi ve k\u00fcresel ba\u011flam\u0131 yakalama yetenekleri, yapay zeka sistemlerinin g\u00f6rsel d\u00fcnyay\u0131 daha derinlemesine anlamas\u0131na olanak tan\u0131maktad\u0131r. Gelecekteki ara\u015ft\u0131rmalar, daha verimli mimariler, daha geli\u015fmi\u015f kendili\u011finden denetimli \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemleri ve \u00e7ok modlu entegrasyonlar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ViT’lerin potansiyelini daha da geni\u015fletecek ve bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc alan\u0131nda heyecan verici yeni ufuklar a\u00e7acakt\u0131r. CNN’lerle rekabet etmek yerine, ViT’ler art\u0131k bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc ara\u00e7 kutusunun ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 olarak konumlanmakta ve hatta baz\u0131 durumlarda CNN’lerle entegre olarak hibrit \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunmaktad\u0131r. Bu, bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc alan\u0131nda s\u00fcrekli yenili\u011fin ve geli\u015fimin bir g\u00f6stergesidir.<\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Vision Transformers (ViT’ler): Transformer Modelleriyle Bilgisayar G\u00f6r\u00fcs\u00fc\nGiri\u015f: Bilgisayar G\u00f6r\u00fcs\u00fc ve Evrimsel Yolculu\u011fu\nBilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-31623","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
\n* Sorgu (Query – Q):<\/strong> Mevcut eleman\u0131n ne arad\u0131\u011f\u0131n\u0131 tan\u0131mlar.
\n* Anahtar (Key – K):<\/strong> Di\u011fer elemanlar\u0131n ne sundu\u011funu tan\u0131mlar.
\n* De\u011fer (Value – V):<\/strong> Di\u011fer elemanlar\u0131n i\u00e7eri\u011fini ta\u015f\u0131r.<\/p>\nTransformer Mimarisi: Encoder ve Decoder<\/h3>\n
\n* Encoder:<\/strong> Girdi dizisini (\u00f6rne\u011fin bir c\u00fcmle) al\u0131r ve onun ba\u011flamsal bir temsilini \u00fcretir. Her bir encoder katman\u0131, bir \u00e7ok ba\u015fl\u0131 kendi kendine dikkat (Multi-Head Self-Attention) mekanizmas\u0131 ve ard\u0131ndan bir besleme-ileri (feed-forward) a\u011f\u0131ndan olu\u015fur.
\n* Decoder:<\/strong> Encoder’dan gelen ba\u011flamsal temsili ve daha \u00f6nce \u00fcretilen \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 kullanarak \u00e7\u0131kt\u0131 dizisini (\u00f6rne\u011fin \u00e7evrilmi\u015f c\u00fcmle) \u00fcretir. Decoder katmanlar\u0131, bir kendi kendine dikkat mekanizmas\u0131, encoder-decoder dikkat mekanizmas\u0131 (encoder \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131na dikkat eder) ve bir besleme-ileri a\u011f\u0131ndan olu\u015fur.<\/p>\nVision Transformers (ViT’ler) Nedir?<\/h2>\n
“An Image is Worth 16×16 Words” Makalesi<\/h3>\n
ViT’lerin Mimarisi: Genel Bak\u0131\u015f<\/h3>\n
\n1. G\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn Yama Dizilerine Ayr\u0131lmas\u0131 (Patch Embedding):<\/strong> Giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc, sabit boyutlu (\u00f6rne\u011fin 16×16 piksel) \u00e7ak\u0131\u015fmayan yamalara b\u00f6l\u00fcn\u00fcr. Her bir yama daha sonra d\u00fczle\u015ftirilir (flattened) ve do\u011frusal bir katman arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla daha y\u00fcksek boyutlu bir g\u00f6mme (embedding) vekt\u00f6r\u00fcne d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr.
\n2. S\u0131n\u0131f Belirteci (Class Token):<\/strong> Bu yama g\u00f6mmelerine ek olarak, genellikle bir “s\u0131n\u0131f belirteci” (class token) ad\u0131 verilen \u00f6zel bir \u00f6\u011frenilebilir vekt\u00f6r eklenir. Bu belirtecin \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131, nihai s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.
\n3. Konumsal G\u00f6mme (Positional Embedding):<\/strong> Transformer’lar do\u011fal olarak s\u0131ral\u0131 bilgiye sahip olmad\u0131klar\u0131 i\u00e7in, her bir yaman\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki orijinal konumunu belirtmek \u00fczere \u00f6\u011frenilebilir konumsal g\u00f6mmeler eklenir. Bu g\u00f6mmeler, yama g\u00f6mmeleri ve s\u0131n\u0131f belirteci ile toplan\u0131r.
\n4. Transformer Encoder:<\/strong> Birle\u015ftirilmi\u015f yama ve konum g\u00f6mmeleri, standart bir Transformer Encoder blo\u011funa beslenir. Bu blok, \u00e7ok ba\u015fl\u0131 kendi kendine dikkat (Multi-Head Self-Attention) katmanlar\u0131 ve besleme-ileri a\u011flar\u0131ndan olu\u015fur. Bu katmanlar, farkl\u0131 yamalar aras\u0131ndaki ili\u015fkileri \u00f6\u011frenir.
\n5. \u00c7\u0131k\u0131\u015f Katman\u0131 (MLP Head):<\/strong> Transformer Encoder’\u0131n \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131nda, s\u0131n\u0131f belirtecine kar\u015f\u0131l\u0131k gelen vekt\u00f6r al\u0131n\u0131r ve bir \u00c7ok Katmanl\u0131 Alg\u0131lay\u0131c\u0131 (MLP) ba\u015fl\u0131\u011f\u0131na beslenerek nihai s\u0131n\u0131fland\u0131rma tahmini yap\u0131l\u0131r.<\/p>\nViT Mimarisi Detayl\u0131 \u0130nceleme<\/h2>\n
Giri\u015f Katman\u0131: G\u00f6rseli Yama Dizilerine Ay\u0131rma (Patch Embedding)<\/h3>\n
\n* Giri\u015f G\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc:<\/strong> Standart bir renkli giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc, $H \\times W \\times C$ boyutlar\u0131ndad\u0131r; burada $H$ y\u00fckseklik, $W$ geni\u015flik ve $C$ kanal say\u0131s\u0131d\u0131r (genellikle RGB i\u00e7in 3).
\n* Sabit Boyutlu Yamalar:<\/strong> Bu g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, sabit boyutlu $P \\times P$ piksellik \u00e7ak\u0131\u015fmayan yamalara b\u00f6l\u00fcn\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, 224×224 boyutunda bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve 16×16 piksellik yamalar kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc $(224\/16) \\times (224\/16) = 14 \\times 14 = 196$ yamaya ayr\u0131l\u0131r. Her bir yama, $P \\times P \\times C$ boyutlar\u0131na sahip olacakt\u0131r.
\n* Do\u011frusal Projeksiyon (Linear Projection):<\/strong> Her bir yama, d\u00fczle\u015ftirilir (flattened) ve $P \\times P \\times C$ boyutundan $D$ boyutlu tek boyutlu bir vekt\u00f6re (embedding) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm, genellikle bir do\u011frusal katman (fully connected layer) arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla yap\u0131l\u0131r. Bu $D$ boyutu, Transformer’\u0131n i\u00e7 model boyutunu (embedding dimension) temsil eder. Bu i\u015flem, her bir g\u00f6rsel yamay\u0131 NLP’deki bir kelime g\u00f6mmesine (word embedding) benzer bir anlamsal temsil haline getirir.
\n* S\u0131n\u0131f Belirteci (Class Token):<\/strong> Yama g\u00f6mmelerinin dizisine, \u00f6zel bir \u00f6\u011frenilebilir [CLS] belirteci eklenir. Bu belirte\u00e7, NLP’deki BERT modeline benzer \u015fekilde kullan\u0131l\u0131r. Transformer Encoder’dan \u00e7\u0131kt\u0131ktan sonra bu [CLS] belirtecinin kar\u015f\u0131l\u0131k gelen \u00e7\u0131k\u0131\u015f vekt\u00f6r\u00fc, t\u00fcm g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn k\u00fcresel bir temsilini ta\u015f\u0131d\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131l\u0131r ve nihai s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu, modelin t\u00fcm yama bilgilerini tek bir vekt\u00f6rde toplamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\nKonumsal G\u00f6mme (Positional Embedding)<\/h3>\n
\n* Bu konumsal g\u00f6mmeler, her bir yama i\u00e7in benzersizdir ve modelin e\u011fitim s\u0131ras\u0131nda \u00f6\u011frenilir.
\n* Yama g\u00f6mmeleri ve konumsal g\u00f6mmeler basit\u00e7e toplanarak birle\u015ftirilir.
\n* Bu sayede, Transformer’\u0131n dikkat mekanizmas\u0131 sadece yamalar\u0131n i\u00e7eri\u011fini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda onlar\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki uzamsal konumlar\u0131n\u0131 da dikkate alabilir.<\/p>\nTransformer Encoder Blo\u011fu<\/h3>\n
\n1. \u00c7ok Ba\u015fl\u0131 Kendi Kendine Dikkat (Multi-Head Self-Attention – MHSA):<\/strong> Bu katman, modelin girdi dizisindeki farkl\u0131 yamalar aras\u0131ndaki ili\u015fkileri paralel olarak birden fazla “dikkat ba\u015fl\u0131\u011f\u0131” arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar. Her bir dikkat ba\u015fl\u0131\u011f\u0131, farkl\u0131 bir temsil alt uzay\u0131nda sorgu, anahtar ve de\u011fer projeksiyonlar\u0131 yapar ve kendi kendine dikkat hesaplamas\u0131n\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftirir. Farkl\u0131 ba\u015fl\u0131klar\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 birle\u015ftirilir ve do\u011frusal olarak d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu, modelin farkl\u0131 t\u00fcrdeki ili\u015fkileri (\u00f6rne\u011fin, yak\u0131n kom\u015fuluklar, uzak mesafelerdeki nesne par\u00e7alar\u0131) ayn\u0131 anda yakalamas\u0131na olanak tan\u0131r.
\n2. \u00c7ok Katmanl\u0131 Alg\u0131lay\u0131c\u0131 (Multi-Layer Perceptron – MLP) Blo\u011fu:<\/strong> MHSA’n\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131, bir besleme-ileri a\u011f\u0131 olan MLP blo\u011funa beslenir. Bu blok, genellikle iki do\u011frusal katman ve aralar\u0131nda bir aktivasyon fonksiyonu (genellikle GELU – Gaussian Error Linear Unit) i\u00e7erir. MLP, her bir yama temsilini ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek daha karma\u015f\u0131k \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenir.<\/p>\n\u00c7\u0131k\u0131\u015f Katman\u0131<\/h3>\n
ViT’lerin \u00c7e\u015fitleri ve Geli\u015ftirmeleri<\/h2>\n
Data-Efficient Image Transformers (DeiT)<\/h3>\n
Swin Transformer<\/h3>\n
\n* Hiyerar\u015fik Yap\u0131:<\/strong> Swin Transformer, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklerde i\u015fler, t\u0131pk\u0131 CNN’lerdeki gibi bir \u00f6zellik piramidi olu\u015fturur. Bu, modelin hem yerel hem de k\u00fcresel ba\u011flam\u0131 daha verimli bir \u015fekilde yakalamas\u0131na olanak tan\u0131r.
\n* Kayan Pencere Dikkat Mekanizmas\u0131:<\/strong> Dikkat hesaplamalar\u0131n\u0131 t\u00fcm g\u00f6r\u00fcnt\u00fc yerine yerel pencereler i\u00e7inde yapar. Ancak, pencereler aras\u0131nda bilgi ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in pencereleri bir sonraki katmanda kayd\u0131r\u0131r. Bu, hem hesaplama verimlili\u011fini art\u0131r\u0131r hem de uzun menzilli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131n dolayl\u0131 olarak \u00f6\u011frenilmesini sa\u011flar.
\nSwin Transformer, nesne tespiti ve semantik segmentasyon gibi yo\u011fun bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc g\u00f6revlerinde SOTA (State-of-the-Art) sonu\u00e7lar elde ederek ViT’lerin bu alanlardaki uygulanabilirli\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rd\u0131.<\/p>\nMAE (Masked Autoencoders)<\/h3>\n
\n* Asimetrik Encoder-Decoder:<\/strong> MAE, sadece maskelenmemi\u015f yamalar\u0131 bir encoder’a besler, bu da hesaplama maliyetini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr. Daha sonra, maske belirte\u00e7leri ve encoder \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131, maskelenmi\u015f yamalar\u0131 tahmin eden hafif bir decoder’a beslenir.
\n* Etkin \u00d6n E\u011fitim:<\/strong> Bu \u00f6n e\u011fitim stratejisi, modelin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn i\u00e7 yap\u0131s\u0131n\u0131 ve ba\u011flam\u0131n\u0131 derinlemesine \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar. MAE ile \u00f6n e\u011fitilen ViT modelleri, daha az denetimli veriyle bile etkileyici sonu\u00e7lar elde edebilir ve b\u00fcy\u00fck veri setlerine olan ihtiyac\u0131 azaltabilir.<\/p>\nViT’lerin Avantajlar\u0131 ve Dezavantajlar\u0131<\/h2>\n
Avantajlar<\/h3>\n
\n2. Veri Miktar\u0131 Artt\u0131k\u00e7a Performansta \u00dcst\u00fcnl\u00fck:<\/strong> ViT’ler, \u00f6zellikle \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veri setlerinde (ImageNet-21k, JFT-300M) e\u011fitildi\u011finde, CNN’lere g\u00f6re daha iyi \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve performans sergileme e\u011filimindedir. Daha fazla veri ile, ViT’ler daha az end\u00fcktif \u00f6nyarg\u0131ya sahip olduklar\u0131 i\u00e7in veriden daha fazla bilgi \u00e7\u0131karabilirler.
\n3. \u00d6n E\u011fitimli Modellerin Transfer Yetene\u011fi:<\/strong> B\u00fcy\u00fck veri setlerinde \u00f6n e\u011fitilmi\u015f ViT modelleri, daha k\u00fc\u00e7\u00fck veri setlerinde ince ayar (fine-tuning) yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda etkileyici transfer \u00f6\u011frenme yetenekleri g\u00f6sterir. Bu, farkl\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc temel modeller olu\u015fturma potansiyeli sunar.
\n4. Daha Az End\u00fcktif \u00d6nyarg\u0131:<\/strong> CNN’ler, yerellik (locality) ve \u00f6teleme de\u011fi\u015fmezli\u011fi (translation equivariance) gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc end\u00fcktif \u00f6nyarg\u0131lara sahiptir. Bu \u00f6nyarg\u0131lar, baz\u0131 g\u00f6revlerde faydal\u0131 olsa da, modelin esnekli\u011fini k\u0131s\u0131tlayabilir. ViT’ler, bu t\u00fcr \u00f6nyarg\u0131lara daha az sahiptir ve bu sayede veriden do\u011frudan \u00f6\u011frenerek daha esnek ve genelleyici modeller olu\u015fturabilirler.
\n5. \u00c7ok Modlu \u00d6\u011frenmeye Uygunluk:<\/strong> Transformer’lar\u0131n hem metin hem de g\u00f6rsel verileri i\u015fleyebilme yetene\u011fi, g\u00f6rsel-dil modelleri (\u00f6rne\u011fin, CLIP, DALL-E) gibi \u00e7ok modlu \u00f6\u011frenme uygulamalar\u0131 i\u00e7in do\u011fal bir uyum sa\u011flar. Ayn\u0131 mimari, farkl\u0131 modalitelerdeki verileri i\u015fleyebilir.<\/p>\nDezavantajlar<\/h3>\n
\n2. Y\u00fcksek Hesaplama Maliyeti:<\/strong> Kendi kendine dikkat mekanizmas\u0131, giri\u015f dizisinin uzunlu\u011funa (yani yama say\u0131s\u0131na) g\u00f6re karesel olarak \u00f6l\u00e7eklenir ($O(N^2)$). Y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde veya \u00e7ok say\u0131da yama kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, bu hesaplama maliyeti \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde artabilir ve bellek t\u00fcketimini y\u00fckseltebilir. Swin Transformer gibi modeller bu sorunu k\u0131smen \u00e7\u00f6zse de, hala bir endi\u015fe kayna\u011f\u0131d\u0131r.
\n3. Yerel \u00d6zellik \u00d6\u011frenmede Potansiyel Zay\u0131fl\u0131k:<\/strong> CNN’ler, evri\u015fim katmanlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla yerel kenar, k\u00f6\u015fe gibi d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli \u00f6zellikleri hiyerar\u015fik olarak \u00f6\u011frenmede \u00e7ok etkilidir. ViT’ler bu t\u00fcr yerel \u00f6nyarg\u0131lardan yoksun oldu\u011fu i\u00e7in, bu \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenmek i\u00e7in daha fazla veri ve model kapasitesi gerektirebilir. \u0130lk katmanlarda yerel \u00f6zellikler yerine daha k\u00fcresel ili\u015fkiler \u00f6\u011frenme e\u011filiminde olabilirler.
\n4. Yama Boyutunun Se\u00e7imi:<\/strong> Optimal yama boyutunu se\u00e7mek, modelin performans\u0131 i\u00e7in \u00f6nemlidir. \u00c7ok k\u00fc\u00e7\u00fck yamalar, Transformer’\u0131n giri\u015f dizisini \u00e7ok uzat\u0131r ve hesaplama maliyetini art\u0131r\u0131r. \u00c7ok b\u00fcy\u00fck yamalar ise, ince detaylar\u0131n kaybolmas\u0131na neden olabilir.<\/p>\nUygulama Alanlar\u0131 ve Gelecek Perspektifleri<\/h2>\n
Uygulama Alanlar\u0131<\/h3>\n
\n2. Nesne Tespiti (Object Detection):<\/strong> Swin Transformer gibi hiyerar\u015fik ViT varyantlar\u0131, Faster R-CNN, Mask R-CNN gibi geleneksel nesne tespit mimarileriyle entegre edilerek veya do\u011frudan Transformer tabanl\u0131 tespit\u00e7iler (\u00f6rne\u011fin DETR) geli\u015ftirilerek bu alanda da \u00f6nemli ba\u015far\u0131lar elde etmi\u015ftir.
\n3. Semantik ve \u00d6rnek Segmentasyon (Semantic and Instance Segmentation):<\/strong> G\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki her pikselin bir s\u0131n\u0131fa atanmas\u0131 veya her nesne \u00f6rne\u011finin maskelenmesi gibi g\u00f6revlerde, ViT’ler g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6zellik \u00e7\u0131kar\u0131c\u0131lar olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. Swin Transformer gibi modeller, bu yo\u011fun tahmin g\u00f6revleri i\u00e7in \u00f6zellikle uygundur.
\n4. Video Analizi:<\/strong> Video verileri, zamansal bir dizi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcden olu\u015ftu\u011fu i\u00e7in Transformer mimarisi i\u00e7in do\u011fal bir uyum sa\u011flar. Video s\u0131n\u0131fland\u0131rma, aksiyon tan\u0131ma ve video \u00f6zetleme gibi g\u00f6revlerde ViT’ler, zamansal ve uzamsal ili\u015fkileri modelleyerek etkili \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunmaktad\u0131r.
\n5. \u00dcretici Modeller (Generative Models):<\/strong> ViT’ler, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00fcretimi alan\u0131nda da kullan\u0131lmaktad\u0131r. Diffusion modelleri ve GAN’lar (Generative Adversarial Networks) gibi \u00fcretici modeller, ViT’lerin g\u00fc\u00e7l\u00fc temsil \u00f6\u011frenme yeteneklerinden faydalanarak daha ger\u00e7ek\u00e7i ve \u00e7e\u015fitli g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler \u00fcretebilmektedir. \u00d6rne\u011fin, DALL-E gibi modellerde metin girdisinden g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00fcretimi i\u00e7in Transformer’lar merkezi bir rol oynar.
\n6. \u00c7ok Modlu \u00d6\u011frenme (Multimodal Learning):<\/strong> Metin ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc gibi farkl\u0131 modalitelerden gelen bilgiyi birle\u015ftiren modeller, ViT’lerin \u00f6nemli bir uygulama alan\u0131d\u0131r. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) gibi modeller, metin a\u00e7\u0131klamalar\u0131yla g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ili\u015fkilendirerek s\u0131f\u0131r-shot (zero-shot) s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc arama gibi g\u00f6revlerde devrim yaratm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\nGelecek Perspektifleri<\/h3>\n
\n2. Kendili\u011finden Denetimli \u00d6\u011frenmenin Geli\u015fimi:<\/strong> MAE gibi modellerin ba\u015far\u0131s\u0131, kendili\u011finden denetimli \u00f6\u011frenmenin ViT’ler i\u00e7in ne kadar kritik oldu\u011funu g\u00f6stermi\u015ftir. Daha geli\u015fmi\u015f maskeleme stratejileri, kontrastif \u00f6\u011frenme (contrastive learning) ve di\u011fer kendili\u011finden denetimli \u00f6n e\u011fitim y\u00f6ntemleri, ViT’lerin daha az etiketli veriyle bile g\u00fc\u00e7l\u00fc temsiller \u00f6\u011frenmesini sa\u011flayacakt\u0131r.
\n3. Daha G\u00fc\u00e7l\u00fc \u00c7ok Modlu Modeller:<\/strong> Metin-g\u00f6r\u00fcnt\u00fc etkile\u015fimi, ViT’lerin do\u011fal bir avantaj\u0131d\u0131r. Gelecekte, ses, video ve 3D verileri gibi daha fazla modaliteyi birle\u015ftiren, daha karma\u015f\u0131k ve kapsaml\u0131 \u00e7ok modlu Transformer modelleri g\u00f6rece\u011fiz. Bu modeller, d\u00fcnyay\u0131 daha b\u00fct\u00fcnsel bir \u015fekilde anlamam\u0131z\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r.
\n4. Daha Az End\u00fcktif \u00d6nyarg\u0131 ile Daha \u0130yi Performans:<\/strong> ViT’lerin daha az end\u00fcktif \u00f6nyarg\u0131ya sahip olmas\u0131, onlara teorik olarak daha fazla esneklik sa\u011flar. Gelecekte, daha fazla veri ve daha geli\u015fmi\u015f e\u011fitim teknikleriyle, ViT’lerin bu esnekli\u011fi tam olarak kullanarak insan g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcne daha yak\u0131n ve daha genelleyici modeller geli\u015ftirmesi beklenmektedir.
\n5. Donan\u0131m Optimizasyonlar\u0131:<\/strong> Transformer’lar\u0131n \u00f6zel hesaplama desenleri, yeni nesil AI h\u0131zland\u0131r\u0131c\u0131lar\u0131n ve donan\u0131m mimarilerinin geli\u015ftirilmesini te\u015fvik edecektir. Bu optimizasyonlar, ViT’lerin e\u011fitim ve \u00e7\u0131kar\u0131m s\u00fcrelerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltacakt\u0131r.<\/p>\nSonu\u00e7<\/h2>\n