Comparaison des Transformers pour la Vision : Guide Complet

Une analyse comparative détaillée des différents transformers pour la vision par ordinateur.

Tableau Comparatif

Transformer	Année	Complexité	Mémoire	Précision	Vitesse	Cas d’Usage
ViT	2020	O(n²)	Moyenne	Bonne	Moyenne	Classification
DeiT	2020	O(n²)	Faible	Très bonne	Rapide	Classification
Swin	2021	O(n)	Moyenne	Excellente	Rapide	Classification, Détection
PVT	2021	O(n)	Faible	Bonne	Très rapide	Classification, Segmentation
ViTAE	2021	O(n)	Moyenne	Excellente	Moyenne	Classification, Détection
ViTPose	2022	O(n)	Moyenne	Excellente	Moyenne	Pose Estimation
ViTPose++	2022	O(n)	Moyenne	Excellente	Rapide	Pose Estimation
DETR	2020	O(n²)	Élevée	Bonne	Lente	Détection d’Objets
YOLOS	2021	O(n²)	Moyenne	Bonne	Moyenne	Détection d’Objets

Analyse Détaillée

1. Vision Transformer (ViT)

Avantages :

• Architecture simple et efficace
• Bonne performance sur les grands datasets
• Facile à implémenter

Inconvénients :

• Complexité quadratique
• Nécessite beaucoup de données d’entraînement
• Performance limitée sur les petits datasets

2. DeiT (Data-efficient Image Transformer)

Avantages :

• Entraînement efficace avec peu de données
• Distillation de connaissances
• Bonne performance sur petits datasets

Inconvénients :

• Nécessite un modèle enseignant
• Complexité d’entraînement accrue
• Temps d’entraînement plus long

3. Swin Transformer

Avantages :

• Complexité linéaire
• Bonne performance sur les tâches de vision
• Architecture hiérarchique efficace

Inconvénients :

• Architecture plus complexe
• Nécessite plus de mémoire
• Temps d’implémentation plus long

4. PVT (Pyramid Vision Transformer)

Avantages :

• Architecture pyramidale efficace
• Bonne performance sur les tâches de segmentation
• Complexité linéaire

Inconvénients :

• Performance limitée sur certaines tâches
• Nécessite plus de paramètres
• Temps d’inférence variable

5. ViTAE (Vision Transformer with Attention Efficiency)

Avantages :

• Attention efficace
• Bonne performance globale
• Architecture modulaire

Inconvénients :

• Complexité d’implémentation
• Nécessite plus de mémoire
• Temps d’entraînement plus long

6. ViTPose/ViTPose++

Avantages :

• Excellente performance sur l’estimation de pose
• Architecture multi-échelle
• Bonne gestion des relations spatiales

Inconvénients :

• Spécialisé pour la pose
• Complexité accrue
• Nécessite plus de ressources

Comparaison des Métriques

Performance sur ImageNet

Modèle	Top-1 Acc.	Top-5 Acc.	Params (M)	FLOPs (G)
ViT-B	77.9%	93.5%	86	17.6
DeiT-B	81.8%	95.6%	86	17.6
Swin-B	83.5%	96.5%	88	15.4
PVT-L	81.7%	95.7%	61	9.8
ViTAE-B	82.3%	96.1%	86	17.6

Performance sur COCO

Modèle	mAP	AP50	AP75	FPS
DETR	42.0	62.4	44.2	12
YOLOS	42.3	63.0	44.9	15
Swin-T	43.7	66.6	47.7	18
PVT-L	44.1	66.7	48.1	20

Recommandations d’Utilisation

1. Classification d’Images

   • Pour grands datasets : ViT ou Swin
   • Pour petits datasets : DeiT
   • Pour temps réel : PVT

2. Détection d’Objets

   • Pour précision : Swin
   • Pour vitesse : PVT
   • Pour équilibre : YOLOS

3. Estimation de Pose

   • Pour précision : ViTPose++
   • Pour temps réel : ViTPose
   • Pour équilibre : Swin + Pose Head

4. Segmentation

   • Pour précision : Swin
   • Pour vitesse : PVT
   • Pour équilibre : ViTAE

Conclusion

Le choix du transformer dépend fortement de l’application et des contraintes spécifiques. Voici un guide rapide :

• Priorité à la Précision : Swin ou ViTPose++
• Priorité à la Vitesse : PVT
• Priorité à l’Efficacité : DeiT
• Priorité à la Flexibilité : ViTAE

Ressources Complémentaires

• Papers with Code - Vision Transformers
• GitHub - Awesome Vision Transformers
• Documentation PyTorch
• Vision Transformer Tutorial
• Transformer Zoo