Vision Transformerとは
Vision Transformerは、ディープラーニングに基づく画像認識モデルの一つであり、自然言語処理の分野で成功を収めたTransformer構造を、画像処理タスクに応用したネットワークのことです。
Vision Transformerの概要とパラダイムシフト
Vision Transformer（ViT）は、2020年にGoogleの研究者らによって提案されました。これは、画像認識の分野で長らく主流であった畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の支配的な地位に挑戦する、革新的なモデルです。
従来の画像認識モデルは、畳み込み層の特性により、画像が持つ空間的な階層構造を捉えることに優れていました。しかし、ViTは、この畳み込み層を完全に排除し、Transformerの核となるメカニズムである自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を画像認識に適用しました。
Transformerは、元々テキストデータ（系列データ）を処理するために開発されたものであり、ViTは画像を「単語のシーケンス（系列）」として扱うことで、このアーキテクチャを画像認識タスクに応用しました。
主な目的は、大量のデータで訓練された場合、CNNを超える精度を発揮できる汎用的な画像認識モデルを提供することです。
Vision Transformerの動作原理：画像をパッチに分割
ViTが画像を扱うための中心的なアイデアは、画像をTransformerが処理できる形式のシーケンスデータ（系列データ）に変換することです。
1. 画像のパッチ分割と線形埋め込み
- 概要: 入力画像は、まず固定サイズの小さなブロック（パッチ）に分割されます。
- 動作: 例えば、224×224ピクセルの画像を16×16ピクセルのパッチに分割すると、合計196個のパッチができます。
- これらのパッチは、個々に線形変換（全結合層）を通じて、Transformerの入力に適した固定次元の**埋め込みベクトル（Embedding Vector）**に変換されます。
2. 位置情報の付加（Positional Embedding）
- 概要: Transformerは、テキストのように順番に処理されるデータでは、その順番（位置）情報を自動的に認識できません。
- 動作: パッチのシーケンスに、パッチが画像内のどこにあったかを示す**位置埋め込み（Positional Embedding）**ベクトルを加算します。これにより、ネットワークはパッチ間の空間的な関係を学習できるようになります。
3. トランスフォーマーエンコーダ
- 概要: パッチの埋め込みベクトルは、Transformerのエンコーダに入力されます。
- 動作: エンコーダは、複数の層から構成され、各層には**多層自己注意機構（Multi-Head Self-Attention）**が含まれています。自己注意機構は、シーケンス内の各パッチが他のすべてのパッチとどのように関連しているかを学習します。これは、CNNが局所的な特徴を抽出するのに対し、ViTが一気に画像全体のグローバルな関係性を捉えることを可能にします。
4. 分類出力
- 概要: Transformerの最終的な出力は、分類タスクに使用されます。
- 動作: 一般的に、シーケンスの先頭には、分類結果を代表させるための特別な学習可能なトークン（[CLS]トークン）が追加されます。この[CLS]トークンの最終的な出力ベクトルが、全結合層を通じて画像のクラスを予測するために使用されます。
Vision Transformerの優位性と影響
ViTは、大規模なデータセット（JFT-300Mなど）で訓練された場合に、従来の最先端のCNNモデルを上回る性能を発揮することが示されました。
- 汎用性と統一性: 画像とテキストの両方に同じTransformerアーキテクチャが適用可能であることを示し、マルチモーダルAIの発展に道を開きました。
- グローバルな関係性の学習: 自己注意機構により、画像全体のピクセル間の長距離依存関係を効率的に学習できます。
ViTの登場は、コンピュータビジョン分野における研究の方向性を大きく変え、現在では、物体検出やセグメンテーションなど、様々なタスクにTransformer構造を適用する研究が活発に行われています。
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