Aperçu
Un Vision Transformer (ViT) est un modèle d’apprentissage automatique spécialisé dans le traitement et la classification des données visuelles. En exploration minérale, les ViT analysent les données géospatials pour prédire et évaluer la probabilité de gisements minéralisés. Ils fonctionnent en intégrant, encodant et classant les caractéristiques d’entrée (comme des images ou des données spatiales) afin de générer des prédictions pour chaque grille ou "patch" de pixels.
Le choix du bon modèle ViT et la configuration d’un nombre optimal d’époques (cycles d’apprentissage) sont cruciaux pour obtenir des résultats précis et fiables.
Fonctionnement des Vision Transformers
Les ViT suivent quatre étapes principales dans le traitement des données d’image :
Découpage en patchs : l’image d’entrée (ex. : données géologiques visualisées) est divisée en petites sections (patchs) ou grilles de pixels.
Intégration (embedding) : chaque patch est converti en une représentation numérique capturant ses informations essentielles.
Encodage avec mécanismes d’attention : le modèle traite les patchs à l’aide de mécanismes qui lui permettent de se concentrer sur les éléments les plus pertinents des données, en filtrant le bruit ou les informations secondaires.
Classification : une fois tous les patchs analysés, le modèle classe l’image entière pour en tirer des prédictions sur les caractéristiques géologiques ou minérales.
Comment choisir le bon modèle ViT
Le choix du modèle ViT doit être adapté au système minéral ciblé. Par exemple, des modèles spécifiques peuvent exister pour des gisements de cuivre porphyrique ou d’or, chacun étant entraîné à partir de données associées à ces environnements géologiques.
Si aucun modèle spécialisé ne correspond à votre système cible, vous pouvez utiliser le Modèle principal (Master Model). Ce modèle polyvalent est conçu pour fonctionner sur divers types de systèmes minéraux et peut fournir des prédictions robustes même en l’absence de données d’apprentissage spécifiques.
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