Transformers revolutionieren Computer Vision: 4 Kernaufgaben im Überblick

In dem neuen Beitrag wird ein umfassender Überblick über vier zentrale Aufgaben der Computer Vision gegeben – Bildklassifikation, Bildsegmentierung, Bildunterschriftenerstellung und visuelle Frage‑Antwort. Dabei stehen Transformer‑Modelle im Fokus, die in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt haben.

Der Artikel vergleicht die führenden Modelle ViT, DETR, BLIP und ViLT hinsichtlich ihrer Leistung und Anwendungsbereiche. Durch die Gegenüberstellung lassen sich die jeweiligen Stärken und Schwächen klar erkennen, sodass Entwickler gezielt das passende Modell für ihr Projekt auswählen können.

Ein besonderes Highlight ist die praktische Anleitung zur Implementierung einer interaktiven Streamlit‑App. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie die Modelle in einer benutzerfreundlichen Oberfläche integriert werden können, sodass Anwender die Ergebnisse in Echtzeit visualisieren und testen können.

Der Beitrag erschien erstmals auf Towards Data Science und bietet sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Fachleute wertvolle Einblicke in die aktuelle Transformer‑Technologie im Bereich Computer Vision.