अर्ध-पर्यवेक्षित विज़न ट्रांसफार्मर
अर्ध-पर्यवेक्षित विज़न ट्रांसफार्मर (Semi-supervised Vision Transformer) ViT के पैच-आधारित स्व-ध्यान (self-attention) वास्तुकला को उन सेटिंग्स में लागू करता है जहाँ केवल एक अंश चित्र लेबल किए गए होते हैं, जो छोटे लेबल वाले सेट पर फाइन-ट्यूनिंग से पहले छद्म-लेबलिंग (pseudo-labeling), स्थिरता नियमितीकरण (consistency regularization), या स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-कार्य (self-supervised pretext tasks) के माध्यम से बड़े अलेबल कॉर्पोरा का लाभ उठाता है। यह दृष्टिकोण तब भी लगभग पर्यवेक्षित सटीकता प्राप्त करता है जब लेबल किए गए चित्र दुर्लभ होते हैं।
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स्रोत
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). link ↗
- Zhai, X., Kolesnikov, A., Houlsby, N., & Beyer, L. (2022). Scaling Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 12104–12113. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Vision Transformer (Semi-supervised ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-vision-transformer
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