Vision Transformers 入門: ViT と DeiT による画像分類

従来の畳み込みニューラルネットワークは、もはやコンピュータビジョンにおける唯一の選択肢ではありません。元々自然言語処理向けに設計された Transformer は、画像の分析および分類方法に革命をもたらしました。このテキストコースでは、Vision Transformers (ViT) および Data-efficient Image Transformers (DeiT) の中核となる概念を順を追って解説します。基礎的なセルフアテンションメカニズムの理解から、実践的な画像分類タスクに向けたこれらの強力なアーキテクチャの実装・ファインチューニングまでを習得できます。 学習内容: - セルフアテンションの基礎的な仕組みと、それがテキストではなく視覚データにどのように適用されるかを理解する。 - パッチプロジェクションや位置エンベディングを含む Vision Transformers (ViT) の中核アーキテクチャを分析する。 - Data-efficient Image Transformers (DeiT) と、より小さなモデルの学習における知識蒸留の役割を探求する。 - 現代のディープラーニングライブラリと事前学習済み Transformer モデルを使用して、画像分類ワークフローを実装する。 - 標準的な分類メトリクスを用いてモデルのパフォーマンスを評価し、CNN と Transformers のトレードオフを理解する。 まずは必須用語と、畳み込み層からセルフアテンションへの概念的シフトから始めます。そこから、画像パッチの準備、ViT および DeiT アーキテクチャの設定、カスタムデータセットでのファインチューニング方法を示す段階的なコード解説を読み進めていきます。 本コースは、データサイエンティストを目指す方、機械学習の初学者、およびコンピュータビジョン愛好家向けに設計されています。Python とニューラルネットワークの概念に関する基本的な知識があるとスムーズですが、Transformer の事前経験は不要です。今すぐ読み始めて、アテンションベースのコンピュータビジョンの力を引き出しましょう。