변화하는 이미지 변환기: Vision Transformer의 비밀

본 글은 이미지 처리 분야에서 혁신을 가져온 Vision Transformer(ViT) 모델의 작동 원리와 중요성을 탐구합니다. ViT는 이미지를 16x16 패치로 나누어 Transformer에 입력하는 방식으로, 텍스트 분야에서 성공을 거둔 Transformer 아키텍처를 이미지 도메인에 성공적으로 적용했습니다.

글에서는 ViT의 핵심 구성 요소인 아키텍처, 패치 임베딩, 위치 임베딩, 클래스 토큰 임베딩을 상세히 설명하며, 실험 결과를 통해 기존 CNN 기반 모델과의 성능을 비교 분석합니다. 또한, Transformer의 고유한 한계인 inductive bias에 대한 설명과 함께 ViT 등장 이전의 이미지 처리 방식의 한계를 짚어보며, 자연어 처리 분야의 Transformer 발전과 이미지 분야의 CNN 주류 현황을 비교하여 ViT의 등장이 갖는 의미를 조명합니다.