비전 트랜스포머(Vision Transformer)

ViT는 Vision Transformer의 약자로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 성공적으로 활용된 트랜스포머 모델을 이미지 인식 분야(컴퓨터 비전)에 적용한 모델입니다. 2020년 Google AI 연구팀에서 처음 제안되었으며, 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델 기반 이미지 인식 방식에 새로운 가능성을 제시했습니다.

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Vision Transformer (ViT) Model Overview

Vision Transformer

ViT 핵심 특징

• Transformer 모델 기반: 이미지를 픽셀 단위가 아닌 패치(patch) 단위로 분해하여 처리합니다. 각 패치는 토큰으로 변환되어 Transformer 모델의 인코더 부분에 입력됩니다.
• Self-Attention 메커니즘: Transformer 모델의 핵심 기술인 Self-Attention 메커니즘을 통해 패치 간의 상호 연관성을 학습합니다. 이를 통해 이미지의 전체적인 구조와 의미를 파악할 수 있습니다.
• 데이터 기반 학습: CNN 모델과 달리 ViT는 사전 학습(pre-training)을 통해 데이터로부터 직접 학습합니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

ViT 주요 장점

• 높은 정확도: 기존 CNN 모델에 비해 이미지 분류, 객체 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 높은 정확도를 달성합니다.
• 효율적인 학습: CNN 모델에 비해 학습 과정이 더 효율적이며, 적은 양의 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.
• 뛰어난 일반화 성능: 사전 학습을 통해 다양한 데이터셋에 대한 일반화 성능이 뛰어납니다.

ViT 주요 단점

• 높은 계산 비용: Transformer 모델은 CNN 모델에 비해 계산 비용이 높습니다.
• 낮은 해상도 이미지 처리: 기존 ViT 모델은 저해상도 이미지 처리에 어려움을 겪습니다.

ViT 활용 분야

• 이미지 분류: 다양한 종류의 이미지를 분류하는 작업에 활용될 수 있습니다.
• 객체 인식: 이미지에서 특정 객체를 찾아내고 인식하는 작업에 활용될 수 있습니다.
• 영상 캡션 생성: 영상의 내용을 설명하는 텍스트를 자동으로 생성하는 작업에 활용될 수 있습니다.
• 의료 영상 분석: 의료 영상을 분석하여 질병을 진단하는 작업에 활용될 수 있습니다.

ViT는 컴퓨터 비전 분야의 새로운 패러다임을 제시하며, 앞으로 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

참고자료

• An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale: https://arxiv.org/abs/2010.11929
• Vision Transformer Explained: https://paperswithcode.com/method/vision-transformer
• Vision Transformer (ViT):  https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/vit