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Descripción general
Un Vision Transformer (ViT) es un modelo de aprendizaje automático especializado diseñado para procesar y clasificar datos de imágenes. En la exploración minera, los ViT analizan datos geoespaciales para ayudar a predecir y evaluar la calidad de los depósitos minerales. Funcionan incrustando, codificando y clasificando características de entrada (como imágenes o datos espaciales) para hacer predicciones para cada parche o cuadrícula de píxeles.
Elegir el modelo ViT apropiado y configurar el número correcto de épocas (iteraciones de entrenamiento) es fundamental para obtener predicciones precisas y confiables.
Cómo funcionan los transformadores de visión
Vision Transformers sigue estos pasos clave al manejar datos de imágenes:
Procesamiento de parches: la imagen de entrada (por ejemplo, datos geológicos visualizados como una imagen) se divide en parches o cuadrículas de píxeles más pequeños.
Incrustación: cada parche se transforma en una representación numérica, o "incrustación", que captura información esencial de ese parche.
Codificación: El transformador codifica los parches utilizando mecanismos de atención. Estos mecanismos permiten que el modelo se centre en las partes más importantes de los datos y, al mismo tiempo, minimiza las distracciones de información irrelevante.
Clasificación: después de procesar los parches, el modelo clasifica la imagen completa, lo que permite predicciones sobre características geológicas o minerales dentro del conjunto de datos.
Elegir el modelo de transformador de visión adecuado
Seleccionar el modelo ViT correcto es esencial para optimizar sus predicciones. El modelo debe adaptarse al sistema mineral específico al que se dirige. Por ejemplo, pueden estar disponibles diferentes modelos para depósitos de pórfido de cobre u oro, cada uno de ellos entrenado con datos relacionados con esos tipos de sistemas minerales.
Si no hay disponible un modelo especializado para su producto o sistema mineral específico, puede utilizar el modelo maestro. Este modelo está diseñado para funcionar en varios sistemas y puede ofrecer predicciones sólidas incluso sin datos de entrenamiento específicos.
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