Visão geral
Um Vision Transformer (ViT) é um modelo especializado de aprendizado de máquina projetado para processar e classificar dados de imagem. Na exploração mineral, os ViTs analisam dados geoespaciais para ajudar a prever e avaliar a qualidade dos depósitos minerais. Eles funcionam incorporando, codificando e classificando recursos de entrada (como imagens ou dados espaciais) para fazer previsões para cada patch ou grade de pixels.
Escolher o modelo ViT apropriado e configurar o número correto de períodos (iterações de treinamento) é fundamental para previsões precisas e confiáveis.
Como funcionam os Transformadores de Visão
Os Transformadores de Visão (Vision Transformers) seguem estas etapas principais ao lidar com dados de imagem:
Processamento de Patches: A imagem de entrada (por exemplo, dados geológicos visualizados como uma imagem) é dividida em patches menores ou grades de pixels.
Incorporação: Cada patch é transformado em uma representação numérica, ou “incorporação”, que captura informações essenciais desse patch.
Codificação: O transformador codifica os patches usando mecanismos de atenção. Esses mecanismos permitem que o modelo se concentre nas partes mais importantes dos dados, ao mesmo tempo que minimiza as distrações de informações irrelevantes.
Classificação: Após processar os patches, o modelo classifica toda a imagem, permitindo previsões sobre características geológicas ou minerais dentro do conjunto de dados.
Escolhendo o modelo correto de transformador de visão
Selecionar o modelo ViT correto é essencial para otimizar suas previsões. O modelo deve ser adaptado ao sistema mineral específico que você está almejando. Por exemplo, diferentes modelos podem estar disponíveis para depósitos de pórfiro, cobre ou ouro, cada um treinado com dados relacionados a esses tipos de sistemas minerais.
Se um modelo especializado para sua mercadoria ou sistema mineral específico não estiver disponível, você poderá usar o Modelo Mestre. Este modelo foi projetado para funcionar em vários sistemas e pode fornecer previsões robustas mesmo sem dados de treinamento específicos.
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