[Vision Transformer] Vision Transformer : AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

드디어 Vision Transformer 를 정리한다..! 요근래 MoE, CoT 등 LLM 분야에서 엄청나게 많은 개념들이 등장하고 있는데, 이 모든 것은 “응용” 이고, 이 빠른 변화에 발 맞추기 위해서는 이론적으로 탄탄히하면 적어도 미끄러지지는 않을 것이다. Vision Transformer 는 Transformer 를 Vision 분야에 적용시킨 첫 모델로, 그 의미가 깊다. 논문을 기반으로 정리해보자.

Vision Transformer

• Vision Transformer : AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 최근 몇 년 동안, 언어 처리 분야에서 Transformer 구조는 놀라운 성과를 보이며 주목받고 있습니다. 그러나 이미지 처리 분야에서는 여전히 CNN(Convolutional Neural Network)이 대세를 이루고 있습니다. 이미지 분야에서도 Transformer를 적용한 시도들이 있었지만, 그 성능은 여전히 CNN 모델들에 미치지 못했습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 기존의 문제점을 극복하고자 하는 새로운 시도가 등장했습니다. 바로 ‘Vision Transformer’입니다.

‘Vision Transformer’는 이미지 처리 분야에서 Transformer 구조의 잠재력을 최대한 발휘하려는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이 모델의 핵심 구성 요소인 architecture, patch embedding, positional embedding, 그리고 class token embedding에 대한 설명은 이 글의 가장 중요한 부분입니다. 이러한 구성 요소들을 정확하게 이해하는 것은 Vision Transformer의 전체적인 작동 원리와 성능을 이해하는 데 있어 핵심적입니다.

실험 결과 부분에서는 Vision Transformer가 기존의 모델들과 어떻게 비교되는지, 그리고 다양한 조건과 환경에서 어떤 성능을 보이는지에 대해 자세히 살펴봅니다. 이어서, 장단점 부분에서는 Vision Transformer의 강점과 약점을 명확하게 분석합니다. 특히, Transformer의 태생적 한계인 inductive bias에 대한 설명은 이 모델의 근본적인 특성과 한계를 이해하는 데 있어 매우 중요합니다. 이 부분은 반드시 주의 깊게 읽어야 합니다.

마지막으로, 이 글에서는 Vision Transformer의 전반적인 의의와 그것이 미래의 이미지 처리 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 논의합니다.

이 글을 통해 Vision Transformer에 대한 깊은 이해를 얻기를 바랍니다. 특히, 핵심 구성 요소와 inductive bias에 대한 부분은 반드시 정확하게 이해하셔야 합니다. 이제 시작해 보겠습니다!

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