변화하는 이미지 변환기: Vision Transformer의 비밀

변화하는 이미지 변환기: Vision Transformer의 비밀

이 게시물은 Vision Transformer(ViT)의 구조와 핵심 원리, 그리고 기존 CNN과의 차별점 및 성능 우위를 상세히 설명합니다.

핵심 구성 요소

• 이미지를 16x16 패치로 나누어 Linear Projection으로 Patch Embedding 생성
• 학습 가능한 Positional Embedding으로 공간 정보 인코딩
• Class Token Embedding을 추가하여 풀링 없이 분류 정보 압축
• Transformer Encoder를 활용한 전역적 컨텍스트 인식

주요 실험 및 장단점

• 대용량 데이터로 Pretraining 시 CNN 대비 우수한 성능
• 스케일링 유연성과 데이터 전처리 최소화 장점
• 높은 계산 복잡도와 데이터 의존성, 해석 어려움 단점

확장성과 의의

• CNN에 도전하는 혁신적 이미지 처리 모델
• 다양한 시각적 작업으로 확장 가능
• 전이 학습을 통한 소규모 데이터셋 활용 가능