ViTとは
ViT (Vision Transformer) とは、画像認識分野において近年注目を集めている、Transformerと呼ばれる深層学習モデルを画像認識に応用した手法です。
従来の画像認識では、CNN (Convolutional Neural Network) が主流でしたが、ViTはCNNを用いずに、Transformerのみで高精度な画像認識を実現したことで、大きな注目を集めました。
ViTの仕組み
ViTは、画像をパッチと呼ばれる小さな領域に分割し、各パッチをベクトルとしてTransformerに入力します。Transformerは、これらのベクトル間の関係性を学習することで、画像全体の情報を捉え、画像認識を行います。
具体的な処理の流れは以下の通りです。
- 画像をパッチに分割: 入力画像を、例えば16×16ピクセルなどの小さなパッチに分割します。
- パッチをベクトル化: 各パッチを、線形変換によってベクトルに変換します。
- 位置埋め込み: 各パッチの位置情報を表すベクトルを付加します。
- Transformer Encoder: Transformer Encoderに入力し、パッチ間の関係性を学習します。
- 分類: Transformer Encoderの出力を元に、画像を分類します。
ViTのメリット
- 高精度: CNNと同等以上の精度で画像認識を行うことができます。
- 汎用性: 画像認識だけでなく、物体検出やセグメンテーションなど、様々な画像処理タスクに適用することができます。
- 大規模データセットへの対応: Transformerは、大規模なデータセットで学習することで、より高い性能を発揮します。
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