Vision Transformers Pazar Büyüklüğü, Payı, Büyüme ve Endüstri Analizi, Sunarak (Çözüm, Hizmetler), Uygulamaya Göre (Görüntü Sınıflandırma, Görüntü Altyazısı, Görüntü Segmentasyon, Diğerleri), Son Kullanım Sektörüne Göre (Sağlık ve Yaşam Bilimleri, Perakende ve E-ticaret, Otomotiv, Devlet ve Savunma, Diğerleri) ve Bölgesel Analiz, 2024-2031

Pazar Tanımı

Pazar, görüntü ve video işlemeye yönelik görüntü transformatörü modellerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını kapsamaktadır. ViT'ler, uzun vadeli bağımlılıkları ve bağlamsal ilişkileri yakalamada üstündür ve bunları görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve sahne anlayışı için uygun hale getirir. Yetenekleri, çeşitli sektörlerde yapay zeka destekli bilgisayarlı görüntü uygulamalarındaki ilerlemelere yön veriyor.

Vizyon Transformatörleri PazarıGenel Bakış

Küresel vizyon transformatörleri pazar büyüklüğünün 2023 yılında 214,7 milyon ABD doları değerinde olduğu, 2024 yılında 276,3 milyon ABD doları değerinde olacağı ve 2031 yılına kadar 1.993,0 milyon ABD dolarına ulaşacağı ve 2024'ten 2031'e kadar %32,62'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyüyeceği tahmin edilmektedir.

Görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi karmaşık görevlerde üstün performans, geleneksel yöntemlere göre gelişmiş doğruluk, ölçeklenebilirlik ve verimlilik sunarak pazarın büyümesini sağlar.

Görüntü transformatörleri sektöründe faaliyet gösteren başlıca şirketler Google LLC, OpenAI OpCo, LLC, Meta, NVIDIA Corporation, LeewayHertz, Microsoft, Qualcomm Technologies, Inc., viso.ai, Clarifai, Inc., QUADRIC, Datature, Apple Inc., Innova Solutions, V7 Ltd, Ultralytics Inc. ve diğerleridir.

Pazar hızla ilerleyerek bilgisayarlı görme alanında önemli bir oyuncu haline geldi. Güçleri, geleneksel modellere göre daha fazla esneklik ve ölçeklenebilirlik sunarak uzun vadeli bağımlılıkları yakalamasında yatmaktadır.

Derin öğrenme ve yapay zeka teknolojilerindeki sürekli gelişmeler sayesinde ViT'ler sağlık, otomotiv ve güvenlik endüstrilerinde ilgi görüyor. Yüksek doğruluklu, gerçek zamanlı görüntü işleme çözümlerine olan talep arttıkça, ViT'ler yapay zeka destekli görüntü çözümleri için tercih edilen bir seçenek olarak ortaya çıkıyor.

• Ocak 2024'te Apple'ın araştırması, Apple Neural Engine (ANE) için görüntü transformatörlerini (ViT'ler) optimize ederek işlem hızlarını artırdı ve gecikmeyi azalttı. Yerel dikkat blokları, alternatif konumsal yerleştirmeler ve verimli tensör bölümleme gibi yenilikler ViT performansını artırarak görüntü sınıflandırma ve nesne segmentasyonu gibi uygulamalardan yararlanır.

Önemli Noktalar:

1. Görüntü transformatörleri sektörünün büyüklüğü 2023 yılında 214,7 milyon ABD doları olarak kaydedildi.
2. Pazarın 2024'ten 2031'e kadar %32,62'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.
3. Kuzey Amerika, 2023 yılında 77,9 milyon ABD doları değerinde %36,31'lik bir paya sahipti.
4. Çözüm segmenti 2023 yılında 124,9 milyon ABD doları gelir elde etti.
5. Görüntü sınıflandırma segmentinin 2031 yılına kadar 668,9 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
6. Sağlık ve yaşam bilimleri segmentinin tahmin dönemi boyunca %34,41'lik en hızlı Bileşik Büyüme Oranına tanık olması bekleniyor
7. Asya Pasifik'in projeksiyon dönemi boyunca %33,70'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.

Pazar Yönlendiricisi

"Karmaşık Görevlerde Üstün Performans"

ViT'lerin karmaşık bilgisayarlı görme görevlerinde daha yüksek doğruluk elde etme yeteneği, görüntü transformatörleri pazarının büyümesini körüklüyor. ViT'ler bir görüntü içindeki küresel ilişkileri etkili bir şekilde yakalarken, CNN'ler öncelikli olarak kenarlar ve dokular gibi yerel kalıpları algılar.

Bu yetenek, ViT'lerin karmaşık görsel verileri daha verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır ve çeşitli sektörlerde yaygın olarak benimsenmesine yol açar.

• Mayıs 2024'te Datature, özel model eğitimi ve semantik segmentasyonda ince ayar için ilk dalga görüntü transformatörlerini piyasaya sürdü: Mask2Former ve SegFormer. Bu modeller ve çeşitleri, anlamsal segmentasyon performansında yeni ölçütler belirliyor.

Pazar Mücadelesi

"Bellek Kısıtlamaları"

Bellek kısıtlamaları, özellikle yüksek çözünürlüklü verileri işleyen büyük modeller için, görüntü transformatörleri pazarının büyümesinde önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Bu modeller, birden fazla belirteci ve katmanı işlemek için önemli miktarda bellek gerektirir ve kaynak kısıtlı cihazlardaki dağıtımı sınırlandırır.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, görüntüleri daha küçük bölümlere ayıran yerel dikkat ve optimize edilmiş tensör düzenleri gibi teknikler, bellek verimliliğini artırır, işlem süresini azaltır ve çeşitli cihazlar arasında doğruluğu korurken kesintisiz dağıtıma olanak tanır.

Pazar Trendi

"Özelleştirilmiş Uygulamalara Genişleme"

ViT'nin aşağıdaki gibi özel alanlara genişletilmesidijital patolojivizyon transformatörleri pazarında dikkate değer bir trend olarak ortaya çıkıyor. Bu gelişmiş modeller, hassas teşhisler için benimsenerek tümör tespiti ve sınıflandırma gibi uygulamalarda görüntü analizi doğruluğunu artırır.

Büyük ölçekli, yüksek çözünürlüklü tıbbi görüntülerin işlenmesiyle pazar, sağlık hizmeti sunumunu ve hasta sonuçlarını iyileştiren verimli, otomatik sistemlere doğru bir geçişe tanık oluyor.

• Mayıs 2024'te Microsoft, dijital patolojiye yönelik özel bir görüntü transformatörü olan GigaPath'i piyasaya sürdü. Providence Health System ve Washington Üniversitesi ile işbirliği içinde geliştirilen Prov-GigaPath, tam slayt görüntülerini analiz ederek kanser teşhisini geliştirmek üzere tasarlanmıştır. Kanser alt tiplendirmesi ve patomik görevlerindeki gelişmiş performansıyla hassas sağlık hizmetlerinde dönüşüm sağlamayı amaçlıyor.

Vision Transformers Pazar Raporu Anlık Görüntüsü

Pazar Segmentasyonu

• Sunarak (Çözüm ve Hizmetler): Daha hızlı ve daha verimli görüntü tanıma teknolojilerine olan talebin artması nedeniyle çözüm segmenti 2023'te 124,9 milyon ABD doları gelir elde etti.
• Uygulamaya Göre (Görüntü Sınıflandırma, Görüntü Altyazısı Ekleme, Görüntü Segmentasyonu, Nesne Algılama ve Diğerleri): Görüntü sınıflandırma segmenti, otomatik ve ölçeklenebilir görsel tanıma sistemlerindeki gelişmelerin etkisiyle 2023'te %32,42'lik bir paya sahipti.
• Son Kullanım Sektörüne Göre (Sağlık ve Yaşam Bilimleri, Perakende ve E-ticaret, Otomotiv, Devlet ve Savunma ve Diğerleri): Sağlık ve yaşam bilimleri segmentinin, tıbbi görüntü analizi ve tanılamada görüntü transformatörlerinin giderek daha fazla benimsenmesiyle birlikte 2031 yılına kadar 783,7 milyon ABD dolarına ulaşması öngörülüyor.

Vizyon Transformatörleri PazarıBölgesel Analiz

Bölgeye göre pazar, Kuzey Amerika, Avrupa, Asya Pasifik, Orta Doğu ve Afrika ve Latin Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerika vizyon transformatörleri pazar payı 2023 yılında 77,9 milyon ABD doları değerinde %36,31 civarında gerçekleşti. Bu hakimiyet, teknoloji devlerinin, araştırma kurumlarının ve gelişmiş sağlık altyapısının güçlü varlığıyla pekiştiriliyor.

ABD ve Kanada, dijital patoloji, sağlık hizmetleri görüntüleme ve oyun gibi sektörlerde görüş transformatörleri de dahil olmak üzere en son yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesinde lider konumdadır. İçindeoyun, görüntü transformatörleri görüntü kalitesini ve kararlılığını geliştirerek yapay zeka destekli performans ve gerçekçilikte önemli ilerlemelere katkıda bulunur.

• Ocak 2025'te NVIDIA, CES 2025'te görüntü transformatörü tabanlı yapay zeka modeliyle desteklenen Çoklu Çerçeve Oluşturma özelliğine sahip DLSS 4'ü tanıttı. Bu yükseltme, görüntü kalitesini artırır, gölgelenmeyi azaltır ve kararlılığı iyileştirerek GeForce RTX 50 Serisi GPU'larda 8 kata kadar performans artışı sunar.

Asya Pasifik vizyon transformatörleri endüstrisinin, tahmin dönemi boyunca %33,70'lik güçlü bir CAGR'da büyümesi bekleniyor. ABu hızlı büyüme, Çin, Japonya ve Hindistan gibi ülkelerde yapay zeka ve sağlık teknolojilerindeki ilerlemelerden kaynaklandı.

Hassas tıp ve dijital sağlığa artan ilgi, yapay zeka altyapısına yapılan yatırımların artmasıyla birleştiğinde, görüntü dönüştürücülere yönelik güçlü bir talep yaratıyor. Asya-Pasifik'in genişleyen sağlık sektörü ve büyük ölçekli veri üretimi, onu yapay zeka odaklı yeniliklerin ön saflarında konumlandırıyor.

Düzenleyici Çerçeveler

• ABD'deGıda ve İlaç İdaresi (FDA), tıbbi görüntüleme ve teşhiste kullanılan görüntü transformatörleri de dahil olmak üzere tıbbi cihazları düzenleyerek doğruluk, güvenlik ve etkililik standartlarına uygunluğu sağlar.
• AB'ninGenel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), rıza ve uyumluluğu vurgulayarak kişisel veri işlemeyi, aktarımını ve yapay zeka modeli kullanımını yönetir.
• Hindistan'da2023 tarihli Dijital Kişisel Verileri Koruma Yasası, şeffaflık, rıza, güvenlik ve çocukların verilerinin korunmasına odaklanarak yasal veri işlemeyi sağlar, veri güveni yükümlülüklerini uygular ve ihlaller için cezalar uygular.

Rekabetçi Ortam

Vizyon transformatörleri pazarı, otonom teknolojide yapay zeka destekli çözümlerin giderek daha fazla benimsenmesinin teşvik ettiği önemli bir büyüme yaşıyor.

Şirketler, nesne algılamayı, 3 boyutlu haritalamayı ve gerçek zamanlı karar almayı iyileştirmek, otonom uygulamalarda güvenliği ve performansı artırmak için transformatör tabanlı modeller geliştiriyor. Bu inovasyon çabaları sektördeki rekabeti yoğunlaştırıyor.

• Mart 2024'te Plus, NVIDIA ile iş birliği yaparak otonom sürüşe yönelik görüntü modellerini geliştirdi. NVIDIA'nın yeni nesil Blackwell mimarisi üzerine kurulu DRIVE Thor platformunu kullanan Plus, daha güvenli, daha verimli otonom sistemler için yapay zeka ve transformatörlerden yararlanarak Seviye 4 SuperDrive çözümünü geliştirmeyi hedefliyor.

Vizyon Transformatörleri Pazarındaki Önemli Firmaların Listesi:

• Google LLC
• OpenAI OpCo, LLC
• Meta
• NVIDIA Şirketi
• LeewayHertz
• Microsoft
• Qualcomm Teknolojileri A.Ş.
• viso.ai
• Clarifai, Inc.
• DÖRDÜNCÜ
• Veri yapısı
• Apple Inc.
• İnnova Çözümleri
• V7 Ltd.
• Ultralitik A.Ş.

Son Gelişmeler (Ürün Geliştirme/Ortaklıklar/Yeni Ürün Lansmanı)

• Haziran 2023'teQuadric, Chimera GPNPU işlemci IP'sinin görüntü transformatörü (ViT) makine öğrenimi modellerini desteklediğini duyurdu. Bu gelişme, uç yapay zeka sistemleri için verimli ViT uygulamasına olanak tanır, mevcut NPU'ların sınırlamalarının üstesinden gelir ve SoC cihazları için hem donanım tasarımını hem de yazılım geliştirmeyi basitleştirir.
• Mayıs 2023'teLandingAI, NVIDIA'nın Fabrikalar için Metropolis platformuyla işbirliği yaparak Görsel Uyarı teknolojisini geliştirdi ve akıllı üretim için görüntü transformatörü modellerinin hızlı bir şekilde konuşlandırılmasını sağladı. Bu yenilik, bilgisayarlı görüntü uygulamalarını kolaylaştırarak üretim verimliliğini, kalite kontrolünü ve maliyet düşüşünü artırır.
• Mart 2023'teBrainChip, uç yapay zeka performansını artırmak için görüntü dönüştürücü hızlandırmayı ve zamansal olay tabanlı sinir ağlarını (TENN) birleştiren Akida platformunun ikinci neslini piyasaya sürdü. Bu yenilik, düşük güçlü cihazlarda görüntü sınıflandırma ve nesne algılama gibi karmaşık görevlerin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.
• Mart 2023'teNVIDIA, BERT, GPT, ViT ve Swin Transformer gibi transformatör modellerini optimize eden FasterTransformer v6.0'ı tanıttı. Temel geliştirmeler arasında akış, etkileşimli oluşturma, FP8 çıkarımı ve çoklu GPU desteği yer alıyor; MLPerf'te 4,5 kat hızlanma sağlanıyor ve endüstriler genelinde yapay zeka çıkarım verimliliği artırılıyor.