Vision Transformers 소개: ViT 및 DeiT를 활용한 이미지 분류

기존의 합성곱 신경망(CNN)만이 컴퓨터 비전을 위한 유일한 선택지는 아닙니다. 원래 자연어 처리를 위해 설계된 Transformer는 이미지를 분석하고 분류하는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이 텍스트 과정은 Vision Transformers(ViT)와 Data-efficient Image Transformers(DeiT)의 핵심 개념을 안내합니다. 기본 셀프 어텐션 메커니즘에 대한 이해부터 시작하여 실제 이미지 분류 작업을 위해 이러한 강력한 아키텍처를 구현하고 파인 튜닝(fine-tuning)하는 단계까지 나아갈 수 있습니다. 학습 내용: - 셀프 어텐션의 기초 메커니즘과 이것이 텍스트 대신 시각적 데이터에 적용되는 방식을 이해합니다. - 패치 프로젝션(patch projection) 및 위치 임베딩(position embeddings)을 포함한 Vision Transformers(ViT)의 핵심 아키텍처를 분석합니다. - Data-efficient Image Transformers(DeiT)와 더 작은 모델을 학습시킬 때 지식 증류(knowledge distillation)의 역할을 탐구합니다. - 최신 딥러닝 라이브러리와 사전 학습된 transformer 모델을 사용하여 이미지 분류 워크플로우를 구현합니다. - 표준 분류 지표를 사용하여 모델 성능을 평가하고 CNN과 Transformers 간의 절충안(trade-off)을 이해합니다. 필수 용어와 합성곱 레이어에서 셀프 어텐션으로의 개념적 전환부터 시작합니다. 거기서부터 이미지 패치 준비, ViT 및 DeiT 아키텍처 구성, 사용자 지정 데이터셋에 대한 파인 튜닝 방법을 보여주는 단계별 코드 설명을 읽어보게 됩니다. 이 과정은 데이터 사이언티스트 지망생, 머신러닝 초보자, 컴퓨터 비전 애호가를 위해 설계되었습니다. Python 및 신경망 개념에 대한 기본적인 숙지도가 있으면 도움이 되지만, transformers에 대한 이전 경험은 필요하지 않습니다. 지금 읽기를 시작하여 어텐션 기반 컴퓨터 비전의 잠재력을 열어보세요.