最先端の画像認識モデル『Vision Transformer』
AI初心者
「Vision Transformer」について教えてください。
AI研究家
2020年にGoogleが発表した画像認識モデルです。TransformerのEncoder部分と同じ構造を用いてCNNを使わずにSoTAを達成しました。
AI初心者
CNNを使わないということですか？
AI研究家
そうです。これまで画像認識ではCNNが主流でしたが、Vision TransformerはTransformerアーキテクチャに基づいており、画像をトークンに変換して処理します。
Vision Transformerとは。
AI分野で使われる用語「Vision Transformer」とは、Googleが2020年に発表した画像認識モデルです。Transformerのエンコーダーと同じ構造を活用しており、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使わずに高い精度（SoTA）を実現しています。
Vision Transformerとは何か？
Vision Transformer（ViT）は、最先端の画像認識モデルで、従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは異なるアーキテクチャを採用しています。ViTは、画像をパッチと呼ばれる小さなブロックに分割し、それらを一連のトランスフォーマーブロックに入力します。トランスフォーマーは、元々は自然言語処理用に開発されたモデルで、自己アテンションメカニズムを使用して、各トークンが他のすべてのトークンとの関係性を学習します。この自己アテンションメカニズムにより、ViTは画像内のグローバルな依存関係を捉えることが可能になり、より正確な画像認識の実現に貢献しています。
Vision Transformerの仕組み
Vision Transformer（ViT）は、最先端の画像認識モデルで、従来の畳み込みニューラルネットワークとは異なるトランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。トランスフォーマーはもともと自然言語処理用に開発されましたが、画像認識にも応用されています。
ViTでは、画像をパッチと呼ばれる小さなセグメントに分割し、各パッチを埋め込みベクトルに変換します。これらの埋め込みベクトルは、トランスフォーマーエンコーダーと呼ばれるレイヤーのシーケンスに入力されます。エンコーダーは、パッチ間の関係性を学習し、画像全体を表す埋め込みベクトルを生成します。この埋め込みベクトルが、分類や物体検出などの下流タスクに使用されます。
Vision Transformerの優位性
Vision Transformerの優位性
Vision Transformerは、画像認識の分野に革命をもたらす最先端のモデルです。従来のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルとは異なり、Transformerアーキテクチャを採用していることが最大の特徴です。Transformerアーキテクチャは、もともと自然言語処理用に開発されたもので、長距離の依存関係を捉える能力に優れています。
Vision Transformerの優位性を考慮すると、以下のような点が挙げられます。
* -グローバルな視野-Transformerアーキテクチャにより、画像全体のグローバルな視野を得ることができます。これは、従来のCNNモデルでは捉えることができなかった特徴やパターンを検出するのに役立ちます。
* -空間的依存関係のモデリング-Transformerアーキテクチャは、画像内のピクセル間の空間的依存関係をより効果的にモデル化できます。これにより、オブジェクトやシーン間の関係をより正確に捉えることができます。
* -計算効率-Transformerベースのモデルは、CNNモデルよりも計算効率が優れています。これは、特にリモートセンシングや医療画像などの大規模な画像データセットの処理においてメリットがあります。
Vision Transformerの課題
Vision Transformerの課題とはいえ、Vision Transformerもいくつかの課題を抱えています。そのうちの1つは、計算コストが高いことです。従来のCNNと比較すると、Vision Transformerははるかに多くの演算とメモリを必要とします。これにより、リアルタイム処理や大規模データセットへの適用が困難になります。
もう1つの課題は、データ効率が低いことです。Vision Transformerは、CNNよりも多くのデータセットを必要とします。これは、モデルがより複雑で、より多くのパラメータを学習する必要があるためです。そのため、Vision Transformerを新しいタスクに適用する場合は、より大規模なデータセットを収集する必要があります。
Vision Transformerの応用例
最先端の画像認識モデル「Vision Transformer」は、コンピュータビジョン分野に革命を起こしつつあります。このモデルは、従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは異なる新しいアーキテクチャを採用しており、画像分類や物体検出などのタスクにおいて卓越した性能を発揮しています。
Vision Transformerの応用例は多岐にわたり、医療画像診断、自動運転、監視システムなど、さまざまな業界で利用されています。医療画像診断では、病変の検出や診断を効率化し、治療計画の改善に役立てられています。自動運転では、周囲の環境を正確に認識し、安全で効率的な運転を支援しています。また、監視システムでは、不審な動作や危険を検出して、防犯や防災に貢献しています。Vision Transformerは、今後も画像認識の分野でさらなる応用が期待されており、私たちの生活に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。