컴퓨터 비전과 자연어처리의 결합: '트랜스포머'라는 이름의 혁명

 

자연어처리 분야의 트랜스포머에 이어, 컴퓨터 비전과 자연어처리의 결합은 비전 프랜스포머라는 이름의 새로운 알고리즘의 활약상을 펼쳐보였습니다. 비전 트랜스포머(ViT)는 텍스트 정보에 맞게 조정된 모델인 트랜스포머의 프레임워크를 채택하여 시각 데이터의 복잡성을 해독함으로써 컴퓨터 비전 영역에서 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 이 대담하고 비정통적인 접근 방식은 CNN을 괴롭히는 특정 고유한 장애물을 피하는 이미지 범주화에서 더 높은 수준의 정밀도를 달성하는 등 실제로 결실을 맺었습니다. ViT는 트랜스포머의 셀프 어탠션 메커니즘을 수용하기 때문에 글로벌 종속성이 핵심인 작업에서 광범위한 성공을 거두었습니다. 이는 이미지의 일반적인 로컬 신호에 의존하지 않고 비전 기반 벤처를 위한 길을 열어주며 지금까지 CNN 내에 존재하는 이러한 단점을 극복할 수 있습니다.

 

 

컴퓨터 비전의 영역은 2012년 알렉스넷을 통해 극적으로 공개된 이후 컨볼루션 신경망(CNN)에 의해 지배되어 왔습니다. 네트워크는 복잡한 세부 사항을 포착하기 위해 이미지 픽셀 위에 필터를 픽셀 단위로 미끄러뜨려 작동합니다. 이미지는 먼저 초기 레이어에서 가장자리와 같은 기본 요소로 분해되고 높은 수준에서는 이러한 단순한 요소를 더 복잡한 구조로 결합합니다. 많은 경우에 효과적이지만 CNN은 이미지 프레임 내에서 멀리 떨어져 있는 픽셀 간의 관계를 포착하는 데 방해가 되는 가까운 것에만 초점을 맞춘다는 점에서 한계가 있습니다. 그러나 이제 Transformers의 시대입니다. 2017년에 Vaswani 등은 반복 또는 컨볼루션 메커니즘에 의존하던 기존 모델에서 상당한 변화를 나타내는 Transformers를 도입하여 NLP 분야에 혁명을 일으켰습니다. 그들은 이러한 전통적인 접근 방식에 작별을 고하고 대신 문장에서 위치 거리에 관계없이 단어 간의 종속성을 포착할 수 있는 자기 주의 메커니즘을 채택했습니다. 따라서 트랜스포머가 가져온 혁신은 사람들이 자연어 처리를 보는 방식을 영원히 변화시켰습니다. GPU나 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용해 데이터 처르를 병렬화할 수 있는 아키텍처는 트랜스포머가 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 결과를 얻을 수 있도록 안내함으로써 트랜스포머에게 진정한 매력을 선사했습니다. 이를 통해 업계의 새로운 벤치마크가 이러한 장거리 종속성을 쉽게 포착할 수 있으므로 처리 단계에서 발생하는 문제를 방지할 수 있습니다.

 

비전 트랜스포머(ViT)에 관하여

 

이때, 비전 트랜스포머(ViT) 아키텍처가 등장함으로써 세상은 한번 더 크게 바뀌게 됩니다. 비전 트랜스포머는 앞서 설명한 트랜스포머 모델을 이미지 데이터에 적용하는 방법입니다. CNN은 이미지에 컨볼루션을 직접 적용하지만, ViT는 먼저 이미지를 고정 패치로 분할한 다음 이러한 패치를 선형으로 임베딩함으로써 발산합니다. 결과적인 임베딩 시퀀스는 근접성만을 기반으로 한 픽셀 값과 같이 공간 배열에서 위치의 관계에 관계없이 요소를 동등하게 처리하는 표준 트랜스포머 인코더에 공급됩니다. 입력 이미지를 중첩 없이 서로 분리된 패치로 분할하고 임베딩 공간에 선형 투영하기 전에 각 패치를 평탄화하면 NLP가 단어로 처리하는 것과 유사하게 이미지를 토큰 임베딩 시퀀스로 효과적으로 변환합니다. 토큰 임베딩에는 이미지의 위치에 대한 정보가 포함되어 있지 않으므로 2D 컨볼루션 연산(CNN에서 일반적으로 사용)을 통해 유지될 이웃 픽셀이나 로컬 텍스처 구조의 개념을 잃게 됩니다. 트랜스포머 인코더는 여러 계층으로 구성되며, 각 계층은 자기 주의 메커니즘과 위치별 완전히 연결된 피드포워드 네트워크의 두 가지 하위 계층으로 구성됩니다. 이 두 개의 하위 계층은 한 번에 모든 채널에서 위치에 관계없이 각 요소에 균일하게 적용됩니다. 대칭을 유지하면서 토큰 위치에 대한 정보를 주입하려면 나중에 학습된 매개 변수에 의해 캡처된 값 중요도의 변화에도 불구하고 주의 계산에서 동일한 가중치를 두고 다른 차원을 따라 위치 인코딩을 명확하게 추가해야 합니다. 토큰의 최종 비밀 상태는 트랜스포머 계층을 통한 이미지 표현 사후 처리 역할을 하며 최종 예측을 위해 분류 헤드로 공급됩니다. 이 프로세스 중에 발생하는 일에 대한 자세한 내용은 언급하지 않습니다.

트랜스포머를 교육하려면 메모리 용량이 크고 기존 CNN이 가지고 있는 고유한 편향이 없기 때문에 충분한 양의 정보가 필요합니다. 그러나 ViT 모델은 먼저 ImageNet-21k 또는 JFT-300M과 같은 거대한 데이터 세트에 대한 사전 훈련을 한 다음 더 작은 세트에 대해 미세 조정하는 두 단계 접근 방식을 취함으로써 인상적인 결과를 보여주었습니다. 비전 트랜스포머 교육의 효과에는 다양한 상호 연관된 기술이 포함됩니다. 그 중에는 적절한 가중치 초기화 방법과 함께 도입된 데이터 증강을 통한 학습 속도 일정과 정규화 절차로 확률적 깊이와 함께 드롭아웃 채택이 포함됩니다. 트랜스포머는 높은 계산 강도로 인정받고 있으며, 주로 메모리 사용량과 훈련 시간에 영향을 미칩니다. 이러한 제약 조건을 성능 저하 없이 해결하기 위한 전략으로 혼합 정밀 훈련 및 하이브리드 모델(트랜스포머와 CNN을 결합)이 눈에 띕니다. 비전 트랜스포머는 자기 주의 메커니즘을 사용합니다. 이를 통해 ViT는 전체 이미지를 한 번에 보고 전 세계적으로 이해할 수 있으며, 이는 본질적으로 로컬 수신 필드를 처리하기 때문에 CNN이 어려움을 겪는 종속성을 포착합니다. ViT의 다양성은 분류를 넘어 객체 감지 또는 분할과 같은 다양한 다른 비전 작업에서도 탁월합니다. 특히 대규모 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 경우 글로벌 수신 필드로 인해 종종 CNN 기반 모델보다 전송 학습에서 성공을 거두었습니다. ViT는 이러한 조건에서 크게 손상되는 CNN과 달리 지원을 위해 영향을 받지 않은 영역에서 정보를 수집하기 때문에 이미지의 일부가 누락되거나 왜곡되더라도 여전히 의미가 있습니다.

 

 

 

비전 트랜스포머(ViT)의 전망

비전 트랜스포머(ViT)는 현재 의료 영상 분야에서 특히 종양 감지, 분할 및 분류와 같은 작업에서 높은 효과 수준을 보여주는 물결을 일으키고 있으며, 이는 전체 이미지에 걸친 이러한 복잡한 패턴을 ViT로 쉽게 식별할 수 있으므로 의료 진단 시스템에 사용하기에 적합합니다. ViT는 또한 물체 및 차선 감지와 같은 역할을 하는 자율 주행 시스템에서 글로벌 컨텍스트 이해를 높이는 데 크게 기여합니다. 이 새로운 환경 접근 방식은 의사 결정이 동적 수준의 실시간 적용을 중요하게 기반으로 함에도 불구하고 신뢰성과 안전을 선도하는 시스템 운영 전략을 육성합니다. ViT는 다양한 데이터 세트에서 최첨단 CNN보다 큰 폭으로 성능이 뛰어나며, 특히 다른 네트워크가 이해하기 어려운 매우 세부적인 수준에서 공간적으로 관계 집약적인 장면을 작업할 때 자연스러운 이미지 분류 벤치마크를 포함하여 탁월한 성능을 발휘합니다. 대규모 고해상도 이미지를 처리할 수 있기 때문에 위성 이미지에 크게 의존하는 토지 피복 분류 또는 변화 감지와 같은 원격 감지 애플리케이션 분야에서 비전 트랜스포머는 뚜렷한 이점을 보여줍니다. 이들은 클래스 간의 미묘한 차이에 대한 감사가 필요한 세분화된 이미지 인식 작업에 탁월하여 글로벌 주의 메커니즘을 사용하여 이러한 세부 사항을 식별할 수 있습니다. 이는 ViT를 이 전문 작업에 최적의 위치에 배치하는 반면 기존 CNN은 전통적인 컨볼루션 신경망에서 일반적으로 간과하는 이러한 특정 요구 사항을 해결하지 못합니다.

 

ViT의 놀라운 능력에도 불구하고, 그들을 가로막는 장애물들이 있습니다. ViT 교육에 대한 과도한 데이터와 계산 요구는 지속적인 장애물로 작용합니다. 그럼에도 불구하고, 연구를 통해 더 효율적인 알고리즘을 개발하기 위한 작업이 진행 중인데, 여기에는 더 적은 리소스를 요구함에도 불구하고 여전히 효과적임을 입증할 수 있는 더 작은 모델을 추가적으로 조사하는 것도 포함됩니다. 해석 가능성의 문제는 다른 딥 러닝 모델과 마찬가지로 ViT에 다가오는 문제입니다. 그럼에도 불구하고, 비전 트랜스포머 내의 자기 주의 메커니즘을 통해 이미지를 전체적으로 이해할 수 있으며, 이는 이러한 관점이 없는 제한된 로컬 수용 필드로 인해 컨볼루션 신경망이 달성하는 것보다 훨씬 뛰어난 기능을 제공합니다. ViT는 객체 감지 및 분할과 같은 단순한 분류 외에도 다양한 다른 비전 작업에서 다양한 범용성을 보여주었습니다. 전송 학습에서 성공의 한 가지 두드러진 점은 대규모 데이터 세트로 사전 학습된 경우 CNN을 기반으로 한 모델보다 성능이 뛰어나다는 것입니다. 이러한 경우 상당한 성능을 잃을 수 있는 CNN과 달리 이미지의 일부가 가려지거나 왜곡될 때 ViT의 이러한 둔감함은 눈에 보이는 영역에서 충분한 정보를 수집할 수 있기 때문에 이미지를 구분합니다. ViT는 전체 이미지 프레임에 걸쳐 복잡한 패턴을 캡처하는 데 탁월하여 의료 진단에 사용하기에 . ViT는 자연 이미지 분류를 처리할 때 벤치마크에 완전히 혁신을 일으켜 여러 데이터 세트의 최첨단 CNN을 지속적으로 능가합니다. 비전 트랜스포머의 성공은 완전한 비전 기반 이해가 필요한 복잡한 장면에서 가장 밝게 빛나며, 비전 작업에 대한 보다 총체적인 접근 방식을 가진 통합적 접근법을 입증하는 것이 AI 분야의 미래 설계에 확실히 핵심이 되고 있음을 말해줍니다.