ビジョン・トランスフォーマーとは？
ビジョン・トランスフォーマー（Vision Transformer、ViT）は、画像認識用に設計されたニューラルネットワークのアーキテクチャです。従来の画像認識モデルである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは異なり、トランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャを採用しています。
トランスフォーマーは、もともと自然言語処理（NLP）で高い成果を上げていた技術です。Transformerは、単語の並びから意味を理解する能力に優れており、画像認識にも応用できる可能性があると期待されていました。
ViTの仕組み
ViTは、画像をいくつかのパッチと呼ばれる小さな画像に分割します。そして、各パッチをベクトルに変換し、Transformerエンコーダーに入力します。Transformerエンコーダーは、パッチ間の相互依存関係を学習し、画像全体の理解を深めます。
最後に、MLPヘッドと呼ばれる部分が、画像の分類や物体検出などのタスクを実行します。
ViTの特徴
ViTには、以下の特徴があります。
- CNNよりも高い精度：ViTは、従来のCNNよりも高い精度で画像認識タスクを実行することができます。
- 優れた汎化性能：ViTは、学習データとは異なるデータに対しても高い精度で動作することができます。
- シンプルなアーキテクチャ：ViTのアーキテクチャは、CNNよりもシンプルで理解しやすいです。
ViTの応用例
ViTは、以下の画像認識タスクに適用されています。
- 画像分類：画像が何の物体であるかを分類するタスク
- 物体検出：画像の中の物体とその位置を検出するタスク
- 画像キャプション生成：画像の内容を文章で説明するタスク
- 画像セグメンテーション：画像の中の物体をピクセルレベルで分割するタスク
ViTの今後の展望
ViTは、画像認識の分野で大きな注目を集めている技術です。今後、ViTはさらに改良され、より高い精度で画像認識タスクを実行できるようになることが期待されています。
ViTに関する参考資料
- Vision Transformer: A Review: https://arxiv.org/abs/2201.08237
- An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale: https://arxiv.org/abs/2010.11929
- 【画像認識】Vision Transformerとは: https://aiacademy.jp/media/?p=3461
- 【ViT】画像認識の大革命！Vision Transformerとは？: https://maru.nagoya/index.php/2022/05/18/what-is-vision-transformer/