コンピュータ・ビジョンにおけるヴィジョン・トランスフォーマー（ViT）の威力をご覧ください。グローバルな画像コンテキストを捉えることで、どのようにCNNを凌駕するのかを学んでください。
Vision Transformer（ViT）は、もともと自然言語処理のために開発されたTransformerアーキテクチャを画像認識タスクに適応させたもので、コンピュータ・ビジョンの分野における重要な転換を意味する。画像をレイヤーごとに処理する従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは異なり、ViTは画像をより小さなパッチに分解し、これらのパッチを文中の単語のようなシーケンスのトークンとして扱う。この斬新なアプローチにより、ViTsはTransformerの強力な自己注意メカニズムを活用して画像内の大域的な関係を捉えることができ、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて最先端の性能を発揮する。
ヴィジョン・トランスフォーマーの核心は、まず画像を一定サイズのパッチのグリッドに分割することで処理する。次に、これらのパッチは平坦化され、基本的にベクトル表現である埋め込みに線形変換される。画像の構造を理解するために重要な空間情報を保持するために、これらのパッチ埋め込みに位置埋め込みが追加される。この一連の埋め込みパッチは、標準的なTransformerエンコーダに入力される。
Transformerエンコーダは、マルチヘッドの自己注意ネットワークとフィード・フォワード・ネットワークの多層で構成されている。ここでの重要な構成要素は自己注意メカニズムであり、画像処理時に各パッチの重要性を他のすべてのパッチと比較して重み付けすることを可能にする。これによりViTは画像のグローバルな文脈を理解することができ、局所的な特徴に注目するCNNでは見逃される可能性のある長距離依存関係を捉えることができる。このグローバル・コンテキストの理解は、Vision Transformersの最大の強みである。基本原理をより深く理解するために、Jay Allammarの "The Illustrated Transformer "のようなリソースは、Transformerアーキテクチャの優れた視覚的説明を提供している。
ヴィジョン・トランスフォーマーは、その素晴らしいパフォーマンスとスケーラビリティにより、急速に注目を集めている。グローバルな文脈を捉えるその能力と、大規模なデータセットから利益を得るその能力により、最新のディープラーニングのアプリケーションにおいて、ViTは非常に重要な存在となっている。ViTの主な用途は以下の通り：
実際のアプリケーションは様々な業界に及んでいる。ヘルスケア分野では、ViTsは診断向上のための医療画像解析に役立っている。農業では、作物のモニタリングや病気の検出を強化する。さらに、その効率と精度は、NVIDIA JetsonやRaspberry Pi向けのガイドで検討されているように、エッジ・デバイスへの展開に適している。
CNNは長い間コンピュータ・ビジョンの主要なアーキテクチャであったが、Vision Transformersは根本的に異なるアプローチを提供する。CNNは畳み込み層を通して局所的なパターンを捉えることに優れており、局所的な特徴が重要なタスクには効率的である。しかし、長距離の依存関係やグローバルなコンテキストの把握に苦労することがある。一方、ViTは、その自己注意メカニズムによって、グローバルなコンテキストを本質的に捉えることができるため、シーンの全体的な理解を必要とするタスクにおいて優位性を発揮する。
ViTは、その長所にもかかわらず、最適な性能を達成するためには、CNNに比べてかなり大きなデータセットを学習に必要とするのが一般的である。CNNは、より小さなデータセットや局所的な特徴抽出に特化したタスクでは、より計算効率が高くなる可能性がある。ViTとCNNのどちらを選択するかは、特定のアプリケーション、データセットのサイズ、利用可能な計算リソースに依存することが多い。ヴィジョン・トランスフォーマーは、コンピュータ・ヴィジョンにおける重要な進化であり、注意メカニズムの力を実証し、この分野における将来の進歩への道を開くものである。
