VisionTransformerとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

VisionTransformerとは

VisionTransformerは、自然言語処理の分野で成功を収めたTransformerアーキテクチャを画像分類タスクに適用したモデルです。このモデルは、画像をパッチに分割し、各パッチを線形埋め込みに投影することで、シーケンスとして扱います。

VisionTransformerは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用せずに、Transformerのセルフアテンション機構のみを用いて画像分類を行います。これにより、モデルはグローバルな依存関係を捉えることができ、より高い精度を達成しています。

VisionTransformerの特徴は、大規模なデータセットで事前学習を行うことにあります。事前学習には、JFT-300Mなどの大規模な画像データセットが用いられ、これによりモデルは豊富な視覚的特徴を学習できます。

事前学習されたVisionTransformerは、少量の例でファインチューニングすることで、様々な下流タスクに適用可能です。これにより、少ないデータでも高い性能を発揮することができるのです。

VisionTransformerは、画像分類における新しいアプローチとして注目を集めており、今後の発展が期待されています。CNNに代わる新たな画像認識モデルとして、様々な応用が考えられます。

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