隨著電腦視覺技術的快速發展，物件辨識已成為影像處理與人工智慧（AI）應用的重要領域。其中，ViT（Vision Transformer）與YOLO（You Only Look Once）是兩種具有代表性的物件辨識技術，各自採用了不同的架構與運算原理，並在不同場景中展現獨特的優勢。
ViT（Vision Transformer）
ViT 是一種基於 Transformer 架構的影像辨識技術，最早由 Google 在 2020 年提出。傳統的卷積神經網路（CNN）透過局部感受野來擷取影像特徵，而 ViT 則利用 Transformer 的 自注意力機制（Self-Attention） 來分析影像的整體結構與關聯性。其技術架構與運作方式：
(Source)
1.影像切割（Patch Embedding）
ViT 會先將輸入影像分割成固定大小的區塊（Patch），例如 16×16 像素的小方塊。每個 Patch 被視為一個獨立的「詞彙」，類似於 NLP（自然語言處理）中的單詞。
2.特徵編碼（Linear Projection）
每個 Patch 會經過線性轉換（Linear Projection），將像素數據轉換為固定長度的向量，並加入位置編碼（Positional Encoding），以保留影像的空間資訊。
3.Transformer 編碼器（Self-Attention）
ViT 透過 多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention, MHSA） 來計算每個 Patch 之間的關聯性。這種機制允許 ViT 在辨識物件時考慮整個影像的全局資訊，而不只是局部區域。
4.分類（MLP Head）
影像特徵經過數層 Transformer 編碼後，最終輸入至全連接層（MLP）進行分類或物件偵測。
ViT 的特點與應用：
- 高準確度：由於自注意力機制能夠捕捉全局特徵，ViT 在複雜場景（如醫學影像、衛星影像分析）表現優異。
- 計算需求高：Transformer 架構的計算量較大，需大量數據與高效能 GPU 進行訓練，因此較難部署於即時應用或低端設備。
YOLO（You Only Look Once）
YOLO 是一種高效能的 單階段物件偵測模型，最早由 Joseph Redmon 於 2016 年提出。與傳統 CNN 物件偵測方法（如 Faster R-CNN）不同，YOLO 採用單次前向傳播（Single Forward Pass）即能完成物件偵測，因此具有高速與即時性的優勢。其技術架構與運作方式：
(Source)
1.輸入影像處理
YOLO 會將輸入影像劃分為固定大小的網格（Grid），例如 7×7 或 13×13，每個網格負責預測是否有物件存在。
2.特徵提取（Backbone CNN）
YOLO 使用 CNN 作為骨幹網路（如 Darknet、YOLOv5 的 CSPDarknet），用來提取影像的深度特徵。
3.Bounding Box 預測
每個網格會產生多個候選邊界框（Bounding Box），並預測其物件分類與置信度（Confidence Score）。例如，YOLO 會預測物件的中心座標（x, y）、寬高（w, h）、物件類別與置信分數。
4.非極大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）
為了避免重疊預測框，YOLO 會使用 NMS 篩選出最準確的物件邊界框，提升偵測效率。
YOLO 的特點與應用：
- 高速運算：YOLO 只需一次前向傳播即可完成物件偵測，適合即時應用，如監控、無人機識別、自動駕駛等。
- 對小物件不夠敏感：由於 YOLO 主要透過網格來預測物件，對於小型物件或擁擠場景的辨識能力較弱。
- 適合邊緣運算：YOLO 可部署在嵌入式裝置（如樹莓派、Jetson Nano），適合 IoT 物聯網應用。
ViT vs YOLO
1. 架構與原理
| 技術 | ViT (Vision Transformer) | YOLO (You Only Look Once) |
|---|---|---|
| 核心概念 | 以 Transformer 架構取代 CNN 進行影像辨識 | 單階段物件偵測模型，直接回歸邊界框與分類 |
| 主要運算方式 | 將影像切割成 Patch（區塊），用 Transformer 編碼特徵 | 透過 CNN 區域預測物件類別與位置 |
| 網路架構 | Transformer-based，無卷積層 | 深度 CNN-based，包含 backbone、neck 和 head |
2. 精準度與速度
| 指標 | ViT | YOLO |
|---|---|---|
| 辨識精準度 | 高（特別適合複雜場景） | 精準度略低於 ViT，特別在小物件或擁擠場景 |
| 推論速度 | 較慢（計算成本高） | 非常快，適用即時應用 |
| 對小物件辨識 | 表現較差（需要較大數據集訓練） | 表現較佳，適合小物件偵測 |
3. 訓練與運算成本
| 指標 | ViT | YOLO |
|---|---|---|
| 訓練數據需求 | 需要大量數據（如 ImageNet-21k） | 可在中等數據集上訓練（如 COCO） |
| 計算資源 | 高，需要 GPU/TPU 進行自注意力計算 | 低，適合邊緣設備 |
| 模型大小 | 大（需要大量記憶體） | 較小（可部署在 IoT 設備） |
4. 適用場景
| 需求 | ViT | YOLO |
|---|---|---|
| 複雜影像分類（如醫學影像） | ✅ 適合 | ❌ 不適合 |
| 即時物件偵測（如監控、車牌辨識） | ❌ 不適合 | ✅ 最佳選擇 |
| 邊緣設備（IoT、手機） | ❌ 運算量太大 | ✅ 高效能，適合嵌入式應用 |
| 場景理解（如自動駕駛、影像摘要） | ✅ 優勢明顯 | ❌ 不擅長 |
何時選擇 ViT 或 YOLO？
- 如果你的應用需要高精準度，且運算資源充足（如醫學影像分析、衛星影像辨識），那麼 ViT 是更好的選擇，因為它能捕捉影像的全局關係，提高辨識準確度。
- 如果你的應用需要即時性與高效能（如智慧監控、無人機導航、自動駕駛），那麼 YOLO 更適合，因為它可以在低資源環境下快速執行物件偵測。
簡單的說，如果你的應用需要高準確度且不考慮速度，可選 ViT；如果你需要即時且輕量級的偵測系統，則選 YOLO。不過，隨著 AI 技術的發展，ViT 和 YOLO 並不是競爭關係，而是各自適用於不同場景的最佳解法。未來可能會有更多融合 Transformer 和 CNN 優勢的模型，進一步提升物件偵測技術的精準度與運算效率。
（責任編輯：歐敏銓）
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