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市場調査レポート
商品コード
1392220
ビジョントランスフォーマーの世界市場調査レポート:産業分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2023年~2030年Global Vision Transformers Market Research Report - Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2023 to 2030 |
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カスタマイズ可能
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ビジョントランスフォーマーの世界市場調査レポート:産業分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2023年~2030年 |
出版日: 2023年11月01日
発行: Value Market Research
ページ情報: 英文 235 Pages
納期: 即日から翌営業日
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ビジョントランスフォーマーフォーマー市場の世界需要は、調査期間2023年~2030年のCAGR35.4%で、2022年の14億米ドルから2030年にはほぼ158億5,000万米ドルの市場規模に達すると推定されます。
ビジョントランスフォーマーフォーマー(ViT)は、もともと自然言語処理(NLP)のために導入されたトランスフォーマーアーキテクチャを活用して、主にコンピュータビジョンタスクのために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャのクラスです。コンピュータ・ビジョンで一般的に使用されている従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは異なり、ViTは、視覚データからの特徴抽出と学習のために、自己アテンション・メカニズムとトランスフォーマー・ブロックに依存しています。
視覚変換器市場は、コンピュータビジョンへの採用と進歩を促進するいくつかの主要な要因によって牽引されています。ViTは印象的な性能を示し、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に匹敵する精度を持ち、画像分類、物体検出、セグメンテーションなどのさまざまなタスクで優れています。ViTのアプリケーション全体に対する適応性と、自己認識メカニズムを通じて画像内の世界なコンテキストを理解する能力の高さは、ViTの市場アピールに貢献しています。アーキテクチャを変更することなく多様なデータセットや画像サイズを処理できるスケーラビリティと効率性により、ViTは実世界のアプリケーションで実用的なものとなっています。トランスフォーマーベースのアーキテクチャにおける継続的な調査努力と継続的な機能強化により、その能力と性能はさらに向上しています。トランスフォーマーモデルに特化したアクセラレータを含むハードウェアの進歩は、効率的なトレーニングと展開を促進します。ViTは、ヘルスケア、自律走行車、農業などの産業で応用されており、その開発と実装への関心と投資を促進しています。コンピュータビジョンの新しい使用事例が出現するにつれて、ビジョントランスフォーマーフォーマーは競争力のあるソリューションとして位置付けられ、多様な産業やアプリケーションへの統合を推進し、市場の成長を促進しています。
この調査レポートは、ポーターのファイブフォースモデル、市場魅力度分析、バリューチェーン分析を対象としています。これらのツールは、業界の構造を明確に把握し、競合の魅力を世界レベルで評価するのに役立ちます。さらに、これらのツールは、ビジョントランスフォーマーの世界市場における各セグメントを包括的に評価することもできます。ビジョントランスフォーマー業界の成長と動向は、この調査に全体的なアプローチを提供します。
このセクションでは、北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカにおけるビジョントランスフォーマー市場の現在と将来の需要を強調する地域展望をカバーしています。さらに、すべての主要地域における個々のアプリケーションセグメントの需要、推定・予測にも焦点を当てています。
カスタム要件がある場合は、お問い合わせください。当社の調査チームは、お客様のニーズに応じてカスタマイズしたレポートを提供することができます。
The global demand for Vision Transformers Market is presumed to reach the market size of nearly USD 15.85 BN by 2030 from USD 1.4 BN in 2022 with a CAGR of 35.4% under the study period 2023 - 2030.
Vision transformers (ViT) are a class of neural network architectures designed primarily for computer vision tasks, leveraging the transformer architecture originally introduced for natural language processing (NLP). Unlike traditional convolutional neural networks (CNNs) commonly used in computer vision, ViTs rely on self-attention mechanisms and transformer blocks for feature extraction and learning from visual data.
The Vision transformers market is driven by several key factors propelling their adoption and advancement in computer vision. ViTs exhibit impressive performance, rivaling traditional convolutional neural networks (CNNs) in accuracy and excelling in various tasks like image classification, object detection, and segmentation. Their adaptability across applications and proficiency in understanding the global context within images through self-attention mechanisms contribute to their market appeal. Scalability and efficiency in handling diverse datasets and image sizes without architectural changes make ViTs practical for real-world applications. Ongoing research efforts and continuous enhancements in transformer-based architectures further bolster their capabilities and performance. Advancements in hardware, including specialized accelerators for transformer models, facilitate efficient training and deployment. ViTs find applications across industries like healthcare, autonomous vehicles, agriculture, and more, driving interest and investment in their development and implementation. As novel use cases for computer vision emerge, vision transformers position themselves as competitive solutions, propelling their integration into diverse industries and applications and fostering the growth of the market.
The research report covers Porter's Five Forces Model, Market Attractiveness Analysis, and Value Chain analysis. These tools help to get a clear picture of the industry's structure and evaluate the competition attractiveness at a global level. Additionally, these tools also give an inclusive assessment of each segment in the global market of vision transformers. The growth and trends of vision transformers industry provide a holistic approach to this study.
This section of the vision transformers market report provides detailed data on the segments at country and regional level, thereby assisting the strategist in identifying the target demographics for the respective product or services with the upcoming opportunities.
This section covers the regional outlook, which accentuates current and future demand for the Vision Transformers market across North America, Europe, Asia-Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. Further, the report focuses on demand, estimation, and forecast for individual application segments across all the prominent regions.
The research report also covers the comprehensive profiles of the key players in the market and an in-depth view of the competitive landscape worldwide. The major players in the Vision Transformers market include Google (US), OpenAI (US), Meta (US). AWS (US), NVIDIA Corporation (US), LeewayHertz (US), Synopsys (US), Hugging Face (US), Microsoft (US), Qualcomm (US), Intel (US), Clarifai (US), Quadric (US), Viso.al (Switzerland), Deci (Israel), and V7 Labs (UK). This section consists of a holistic view of the competitive landscape that includes various strategic developments such as key mergers & acquisitions, future capacities, partnerships, financial overviews, collaborations, new product developments, new product launches, and other developments.
In case you have any custom requirements, do write to us. Our research team can offer a customized report as per your need.