Les Transformers sont devenus l’une des architectures les plus puissantes et populaires dans le domaine de l’apprentissage automatique, principalement grâce à leur succès spectaculaire dans des tâches liées au traitement du langage naturel (NLP), telles que la traduction automatique, la génération de texte, et la compréhension du langage. Cependant, ces dernières années, les Transformers ont également fait une entrée remarquée dans le domaine de la vision par ordinateur, révolutionnant des applications telles que la reconnaissance d’objets, la segmentation d’images, et l’analyse d’images.

Dans cet article, nous explorerons les Transformers pour la vision, leur fonctionnement, et comment ils sont appliqués pour améliorer les performances des modèles de vision par ordinateur.

Qu’est-ce qu’un Transformer ?

Un Transformer est une architecture de réseau de neurones introduite dans l’article “Attention is All You Need” par Vaswani et al. (2017). Le Transformer repose principalement sur un mécanisme appelé Attention, qui permet au modèle de se concentrer sur différentes parties d’une entrée (par exemple, des mots ou des pixels) de manière non séquentielle, contrairement aux architectures classiques comme les Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs) ou les LSTMs.

Le Transformer est basé sur deux principaux composants :

1. L’encodeur : Ce composant traite l’entrée, apprend des représentations des différentes parties de l’entrée, et les convertit en vecteurs.
2. Le décodeur : Il génère la sortie en utilisant les représentations apprises par l’encodeur.

Le cœur de l’architecture Transformer repose sur le mécanisme d’attention qui permet au modèle de peser l’importance des différentes parties de l’entrée à chaque étape du processus d’apprentissage.

L’Adaptation des Transformers pour la Vision

L’application des Transformers à la vision par ordinateur est rendue possible grâce à l’idée de traiter des images comme une séquence de patches (petits blocs) plutôt que comme une grille de pixels. Cette approche permet d’appliquer directement le mécanisme d’attention des Transformers sur des images de manière plus efficace.

Les Transformers pour la vision ont été introduits sous la forme de modèles tels que Vision Transformer (ViT) et DEtection Transformer (DETR). Ces modèles se sont révélés particulièrement efficaces pour des tâches complexes de vision par ordinateur, souvent surpassant les architectures traditionnelles basées sur des réseaux de neurones convolutifs (CNNs).

Vision Transformer (ViT)

Le Vision Transformer (ViT) est un modèle qui utilise directement la structure Transformer pour les tâches de classification d’images. Voici les principales étapes de fonctionnement de ViT :

1. Découpage de l’Image : Une image est divisée en plusieurs patches carrés (par exemple, de 16×16 pixels), et chaque patch est aplati en un vecteur de caractéristiques unidimensionnel.
2. Embedding de Patchs : Chaque patch est transformé en un vecteur d’embedding, comme les tokens dans un modèle de langage.
3. Positionnal Encoding : Comme les Transformers traitent des données non séquentielles, un encodage positionnel est ajouté à chaque patch pour fournir des informations sur la position relative des patches dans l’image.
4. Mécanisme d’Attention : Les patchs sont ensuite traités par le mécanisme d’attention, qui apprend à lier des informations pertinentes entre eux, indépendamment de leur position dans l’image.
5. Classification : Après avoir passé l’image à travers plusieurs couches d’encodeurs Transformer, la sortie d’un vecteur spécifique est utilisée pour effectuer la classification de l’image.

ViT a montré des résultats impressionnants, surpassant les CNNs traditionnels lorsque des données suffisantes sont disponibles pour l’entraînement, comme sur les grands ensembles de données (par exemple, ImageNet).

DEtection Transformer (DETR)

Le DEtection Transformer (DETR) est une extension du Transformer utilisée spécifiquement pour la détection d’objets. Contrairement aux approches traditionnelles, qui dépendent de régions proposées et de classificateurs, DETR utilise une approche end-to-end dans laquelle l’encodeur Transformer traite directement l’image et l’architecture de décodeur génère des prédictions de boîtes englobantes (bounding boxes) et de classes d’objets.

Les principales caractéristiques de DETR sont les suivantes :

1. Encodage de l’image : Comme dans ViT, l’image est découpée en patches et encodée dans un espace de caractéristiques à l’aide du Transformer.
2. Mécanisme d’Attention : Le mécanisme d’attention permet à DETR de capturer les relations spatiales entre les objets dans l’image, ce qui est essentiel pour la détection précise des objets.
3. Prédictions de Boîtes Englobantes et de Classes : Contrairement aux méthodes classiques qui génèrent d’abord des propositions d’objets, DETR génère directement les prédictions des objets en une seule étape, réduisant ainsi la complexité du processus.
4. Post-traitement : Après avoir généré des prédictions, des étapes de filtrage sont effectuées pour éliminer les détections redondantes et peu fiables.

DETR a surpassé les approches classiques de détection d’objets dans de nombreux cas, avec une efficacité accrue et une capacité à généraliser à de nouvelles scènes.

Avantages des Transformers pour la Vision

Les Transformers pour la vision présentent plusieurs avantages par rapport aux architectures CNN traditionnelles :

1. Capacité à capturer des dépendances globales : Contrairement aux CNNs, qui sont limités à des zones locales de l’image, le mécanisme d’attention des Transformers permet de capturer des relations à longue portée entre les pixels ou les patches, ce qui est particulièrement utile pour des tâches complexes comme la segmentation et la détection d’objets.
2. Architecture flexible et modulaire : L’architecture Transformer peut être facilement adaptée pour une variété de tâches, y compris la classification, la segmentation, la détection d’objets, et même la vidéo. Cela permet de développer des modèles plus généralisés et réutilisables pour plusieurs applications.
3. End-to-end learning : Les modèles Transformer peuvent être entraînés de manière end-to-end, ce qui simplifie l’optimisation et améliore la performance par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur plusieurs étapes (comme la génération de propositions d’objets).
4. Scalabilité : Les Transformers se prêtent bien aux modèles à grande échelle. ViT, par exemple, a montré qu’il peut surpasser les CNNs sur de grands ensembles de données, et des versions encore plus grandes peuvent être utilisées pour des applications complexes.

Inconvénients et Défis

Malgré leurs avantages, les Transformers pour la vision ont également certains défis et inconvénients :

1. Besoins en données massives : Les Transformers, notamment ViT, nécessitent de grandes quantités de données pour bien fonctionner. Lorsqu’ils sont formés sur des ensembles de données relativement petits, leur performance peut être inférieure à celle des CNNs.
2. Calcul intensif : Les Transformers sont généralement plus gourmands en ressources computationnelles que les CNNs, car le mécanisme d’attention nécessite une grande quantité de mémoire et de calculs pour chaque pair de pixels (ou patches).
3. Sensibilité à la taille des images : Comme les Transformers traitent des patches, la résolution des images peut avoir un impact direct sur la performance des modèles. La gestion de différentes résolutions peut être un défi.

Applications des Transformers pour la Vision

Les Transformers ont montré leur efficacité dans une variété d’applications de vision par ordinateur, notamment :

1. Reconnaissance d’objets : Des modèles comme ViT et DETR sont utilisés pour classer des objets et localiser leurs positions dans des images.
2. Segmentation d’images : Les Transformers, tels que le SegFormer, sont utilisés pour diviser les images en régions significatives, ce qui est essentiel pour des applications comme la reconnaissance d’organes dans l’imagerie médicale.
3. Analyse vidéo : Les Transformers peuvent également être appliqués aux séquences vidéo pour comprendre les relations temporelles entre les objets dans une scène, ce qui est utile dans des domaines comme la surveillance, la conduite autonome, et l’analyse d’événements sportifs.

Conclusion

Les Transformers ont ouvert de nouvelles perspectives pour la vision par ordinateur, permettant de surpasser les modèles traditionnels comme les CNNs dans certaines tâches complexes. Grâce à leur capacité à capturer des relations globales et leur flexibilité, les Transformers, comme ViT et DETR, sont devenus des modèles de référence pour des applications allant de la classification d’images à la détection d’objets et la segmentation. Cependant, ils viennent avec des défis en termes de besoin en données et en ressources computationnelles. Néanmoins, leur adoption continue de croître, et leur potentiel reste vaste dans l’évolution future de la vision par ordinateur.

Voici comment vérifier si une clé est présente dans un dictionnaire en utilisant Python:

if key in my_dict:
  # la clé est présente dans le dictionnaire
else:
  # la clé n'est pas présente dans le dictionnaire
#ou
if my_dict.get(key) is not None:
  # la clé est présente dans le dictionnaire
else:
  # la clé n'est pas présente dans le dictionnaire

#ou 
if key in my_dict:
  # la clé est présente dans le dictionnaire
else:
  # la clé n'est pas présente dans le dictionnaire

Voici comment cela fonctionne: l’opérateur

vérifie si une valeur est présente dans un objet itérable, comme une liste ou un dictionnaire. Si la valeur est présente, l’opérateur renvoie

, sinon il renvoie

.

Vous pouvez également utiliser la méthode

de la classe

pour vérifier si une clé est présente dans un dictionnaire. La méthode

renvoie la valeur associée à la clé si elle est présente dans le dictionnaire, ou

sinon. Voici comment cela peut être fait.

Vous pouvez également utiliser la méthode

de la classe

pour vérifier si une clé est présente dans un dictionnaire. La méthode

renvoie

si la clé est présente dans le dictionnaire, et

sinon. Voici comment cela peut être fait :

Voici comment on peut écrire un programme Python qui trie un dictionnaire par valeur en utilisant la fonction

:

def trier_dictionnaire_par_valeur(mon_dictionnaire):
  # On trie le dictionnaire par valeur et on retourne la liste des tuples (clé, valeur) triée
  return sorted(mon_dictionnaire.items(), key=lambda x: x[1])

# Exemple d'utilisation
mon_dictionnaire = { "cle1": 3, "cle2": 1, "cle3": 2 }
trie = trier_dictionnaire_par_valeur(mon_dictionnaire)
print(trie)  # Affiche [("cle2", 1), ("cle3", 2), ("cle1", 3)]

Ce programme utilise la fonction

qui prend en argument le dictionnaire et un paramètre

qui spécifie la fonction de tri à utiliser. On utilise ici une fonction lambda qui retourne la valeur de chaque tuple (clé, valeur). La fonction

trie alors la liste de tuples en utilisant cette valeur comme clé de tri et retourne le résultat.

Note : si vous voulez trier le dictionnaire en ordre décroissant, il suffit de mettre

dans l’appel à la fonction

.

Voici comment on peut écrire un programme Python qui parcourt un dictionnaire et affiche ses clés et valeurs à l’aide d’une boucle

:

def afficher_dictionnaire(mon_dictionnaire):
  # On parcourt le dictionnaire avec une boucle for
  for cle, valeur in mon_dictionnaire.items():
    # On affiche la clé et la valeur
    print("{} : {}".format(cle, valeur))

# Exemple d'utilisation
mon_dictionnaire = { "cle1": "valeur1", "cle2": "valeur2", "cle3": "valeur3" }
afficher_dictionnaire(mon_dictionnaire)

Ce programme utilise la méthode

qui retourne un objet “view” contenant toutes les paires clé-valeur du dictionnaire. La boucle

parcourt cet objet et affecte les valeurs de la clé et de la valeur à des variables

et

. On peut ensuite utiliser ces variables dans la boucle pour afficher la clé et la valeur de chaque itération.

Voici comment on peut écrire un programme Python qui fusionne deux dictionnaires :

def fusionner_dictionnaires(dict1, dict2):
  # On crée un nouveau dictionnaire qui contient tous les éléments de dict1 et dict2
  dict_fusionne = {**dict1, **dict2}
  return dict_fusionne

# Exemples d'utilisation
dict1 = {"a": 1, "b": 2}
dict2 = {"c": 3, "d": 4}
dict_fusionne = fusionner_dictionnaires(dict1, dict2)
print(dict_fusionne)  # Affiche {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4}

dict3 = {"e": 5, "f": 6}
dict4 = {"f": 7, "g": 8}
dict_fusionne = fusionner_dictionnaires(dict3, dict4)
print(dict_fusionne)  # Affiche {"e": 5, "f": 7, "g": 8}

Ce programme utilise l'opérateur ** pour fusionner les deux dictionnaires en un seul.
Si les deux dictionnaires ont des clés en commun,
la valeur associée à la clé du second dictionnaire écrasera la valeur du premier dictionnaire

on peut aussi faire:
Ce programme parcourt les deux dictionnaires et ajoute chaque élément au nouveau dictionnaire

dict_fusionne

. Il utilise les boucles

for

et les méthodes

items()

et

[cle] = valeur

pour parcourir et ajouter chaque élément. En fin de boucle, le dictionnaire

dict_fusionne

contient tous les éléments des deux dictionnaires originaux.

def fusionner_dictionnaires(dict1, dict2):
  # On crée un nouveau dictionnaire vide qui va accueillir la fusion
  dict_fusionne = {}

  # On parcourt les deux dictionnaires et on ajoute leurs éléments au nouveau dictionnaire
  for cle, valeur in dict1.items():
    dict_fusionne[cle] = valeur
  for cle, valeur in dict2.items():
    dict_fusionne[cle] = valeur

  return dict_fusionne

# Exemples d'utilisation
dict1 = { "cle1": "valeur1", "cle2": "valeur2" }
dict2 = { "cle3": "valeur3", "cle4": "valeur4" }
dict_fusionne = fusionner_dictionnaires(dict1, dict2)
print(dict_fusionne)  # Affiche { "cle1": "valeur1", "cle2": "valeur2", "cle3": "valeur3", "cle4": "valeur4" }

Le constructeur

en Python est une fonction qui permet de créer un dictionnaire à partir de différentes sources de données. Il prend en argument une séquence de paires clé-valeur ou une liste de tuples, et renvoie un dictionnaire qui contient ces éléments.

Voici quelques exemples d’utilisation du constructeur

:

# Créer un dictionnaire à partir d'une liste de tuples
my_dict = dict([("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])
print(my_dict) # Affiche {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# Créer un dictionnaire à partir d'une liste de clés et d'une liste de valeurs
keys = ["a", "b", "c"]
values = [1, 2, 3]
my_dict = dict(zip(keys, values))
print(my_dict) # Affiche {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# Créer un dictionnaire à partir de deux arguments
my_dict = dict(a=1, b=2, c=3)
print(my_dict) # Affiche {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

Le constructeur

est une façon pratique de créer un dictionnaire à partir de différentes sources de données, comme des listes ou des tuples. Il est souvent utilisé lorsque vous avez besoin de créer un dictionnaire à partir de données structurées, comme des résultats de requête SQL ou des données provenant d’un fichier CSV.

Notez que le constructeur

peut également être utilisé comme fonction pour convertir d’autres types de données en dictionnaire. Par exemple, vous pouvez utiliser

pour convertir une chaîne de caractères en dictionnaire en spécifiant le séparateur de clé-valeur et le séparateur de ligne :

# Convertir une chaîne de caractères en dictionnaire
data = "a: 1\nb: 2\nc: 3"
my_dict = dict(line.split(": ") for line in data

Pour obtenir la longueur d’un dictionnaire en Python, vous pouvez utiliser la fonction

:

# Créer un dictionnaire
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# Obtenir la longueur du dictionnaire
length = len(my_dict)
print(length) # Affiche 3

a fonction

renvoie le nombre d’éléments dans le dictionnaire, c’est-à-dire le nombre de paires clé-valeur qu’il contient.

Vous pouvez également utiliser la méthode

pour obtenir une vue des clés du dictionnaire et appeler la fonction

sur cette vue pour obtenir la longueur :

# Obtenir la longueur du dictionnaire en comptant les clés
length = len(my_dict.keys())
print(length) # Affiche 3

Notez que cette méthode ne compte pas les valeurs du dictionnaire, seulement les clés. Si vous voulez également compter les valeurs, vous pouvez utiliser la méthode

pour obtenir une vue des valeurs et appeler

sur cette vue.

# Obtenir la longueur du dictionnaire en comptant les valeurs
length = len(my_dict.values())
print(length) # Affiche 3

La fonction

et les méthodes

et

sont des moyens simples et efficaces d’obtenir la longueur d’un dictionnaire en Python.

Un dictionnaire en Python est une structure de données qui contient des paires clé-valeur. Chaque élément du dictionnaire est composé d’une clé et d’une valeur associée.

Voici comment accéder aux éléments d’un dictionnaire en Python :

# Créer un dictionnaire avec des éléments
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

# Accéder à un élément du dictionnaire en utilisant sa clé
print(my_dict["a"]) # Affiche 1

# Modifier la valeur d'un élément en utilisant sa clé
my_dict["a"] = 4
print(my_dict["a"]) # Affiche 4

# Vérifier si une clé existe dans le dictionnaire
if "d" in my_dict:
    print(my_dict["d"])
else:
    print("La clé n'existe pas dans le dictionnaire")

# Supprimer un élément du dictionnaire en utilisant sa clé
del my_dict["b"]

Vous pouvez également utiliser la méthode

du dictionnaire pour accéder à un élément en spécifiant une valeur par défaut à renvoyer si la clé n’existe pas :

# Accéder à un élément avec la méthode get
print(my_dict.get("a", 0)) # Affiche 4
print(my_dict.get("d", 0)) # Affiche 0

Enfin, vous pouvez utiliser la méthode

pour obtenir une vue des paires clé-valeur du dictionnaire, que vous pouvez parcourir avec une boucle

:

# Parcourir les éléments du dictionnaire
for key, value in my_dict.items():
    print(f"{key}: {value}")

Les dictionnaires sont une structure de données très utile en Python pour stocker et accéder rapidement à des données associées à des clés. Ils sont également modifiables, ce qui vous permet d’ajouter, de modifier ou de supprimer des éléments à tout moment.

Pour créer un dictionnaire en Python, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :

# Créer un dictionnaire vide
my_dict = {}

# Créer un dictionnaire avec des éléments
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

Pour ajouter des éléments à un dictionnaire, vous pouvez utiliser l’opérateur de affectation

en spécifiant la clé et la valeur :

# Ajouter des éléments au dictionnaire
my_dict["a"] = 1
my_dict["b"] = 2
my_dict["c"] = 3

# Imprimer le dictionnaire
print(my_dict) # Affiche "{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}"

# Parcourir le dictionnaire et imprimer les éléments séparément
for key, value in my_dict.items():
    print(f"{key}: {value}")

Les dictionnaires en Python sont des structures de données qui permettent de stocker des paires clé-valeur.

Voici comment déclarer et utiliser un dictionnaire en Python :

# Créer un dictionnaire vide
my_dict = {}

# Ajouter des éléments au dictionnaire
my_dict["a"] = 1
my_dict["b"] = 2

# Accéder à un élément du dictionnaire
print(my_dict["a"]) # Affiche 1

# Modifier la valeur d'un élément du dictionnaire
my_dict["a"] = 3
print(my_dict["a"]) # Affiche 3

# Vérifier si une clé existe dans le dictionnaire
if "c" in my_dict:
    print(my_dict["c"])
else:
    print("La clé n'existe pas dans le dictionnaire")

# Supprimer un élément du dictionnaire
del my_dict["a"]

Les dictionnaires sont très utiles pour stocker des données qui doivent être associées à des clés, comme les préférences d’un utilisateur ou les informations d’un contact dans un carnet d’adresses. Ils permettent également de stocker des données de manière non ordonnée, contrairement aux listes ou aux tuples qui maintiennent un ordre précis des éléments.

Les dictionnaires sont également rapides pour accéder et mettre à jour des éléments en utilisant leurs clés, ce qui les rend très utiles pour stocker et gérer de grandes quantités de données.

Enfin, les dictionnaires sont également modifiables : vous pouvez ajouter, modifier ou supprimer des éléments à tout moment. Les tuples, en revanche, sont immuables et ne peuvent pas être modifiés une fois créés.