Современные модели компьютерного зрения впечатляют результатами, но цена очевидна: огромные датасеты, тяжелые архитектуры, тысячи GPU и недели или месяцы обучения. При этом значительная часть вычислений уходит на то, чтобы сначала разрушить структуру данных, а потом попытаться восстановить ее из патчей.

В этой статье мы даем высокоуровневый технический обзор архитектуры T+ML, которая работает не с сырыми пикселями, а с элементами TAPe (Theory of Active Perception). Модель, благодаря TAPe, сразу видит структурированные «строительные блоки» с известными связями и решает задачу, опираясь на них, а не на статичные произвольные патчи.

Ниже — чем этот подход отличается от трансформеров и CNN, какие задачи он покрывает и что показывают первые эксперименты.