ViT

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익명

작성일

2025.09.17

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ViT (Vision Transformer## 개요

ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 랜스포머(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 컴퓨터비전 모델입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" 에서 처음 소개되었으며, 이는 이미지 처리 분야에서 트랜스포머 기반 모델의 가능성을 입증한 획기적인 연구로 평가받고 있습니다.

ViT는 자연어 처리(NLP)에서 큰 성과를 거둔 트랜스포머 구조를 이미지 데이터에 적용하기 위해 이미지를 패치(patch)로 분할하고, 각 패치를 하나의 "토큰"처럼 처리함으로써 시퀀스 기반 학습이 가능하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 CNN 기반 모델의 근본적인 제한을 극복하고, 대규모 데이터와 계산 자원을 활용할 경우 기존 모델들을 성능 면에서 능가할 수 있음을 보여주었습니다.

기본 원리

1. 이미지의 토큰화 (Patch Embedding)

ViT의 핵심 아이디어는 이미지를 작은 정사각형 영역(패치)으로 나누는 것입니다. 예를 들어, 224×224 크기의 이미지를 16×16 크기의 패치로 분할하면 총 196개의 패치가 생성됩니다. 각 패치는 하나의 벡터로 선형 변환되어 패치 임베딩(Patch Embedding)이 됩니다.

이 과정은 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

x_p ∈ ℝ^(N × (P² × C)) → E ∈ ℝ^(N × D)

N: 패치 수 (예: 196)
P: 패치 크기 (예: 16)
C: 채널 수 (예: RGB의 3)
D: 임베딩 차원

이 임베딩 벡터들은 위치 정보를 유지 위해 포지션 임베딩(Positional Embedding)과 함께 입력으로 사용됩니다.

2. 클래스 토큰(Class Token) 추가

ViT는 NLP의 [CLS] 토큰과 유사하게, 전체 이미지의 분류를 담당하는 특수 토큰인 클래스 토큰(Class Token)을 시퀀스의 앞에 추가합니다. 이 토큰은 트랜스포머의 모든 레이어를 거치며 이미지 전체의 정보를 집약하게 되고, 최종적으로 이 토큰의 출력을 사용해 분류 작업을 수행합니다.

3. 트랜스포머 인코더 구조

패치 임베딩과 클래스 토큰, 포지션 임베딩이 결합된 입력은 표준 트랜스포머 인코더에 입력됩니다. 인코더는 다음과 같은 구성 요소로 이루어집니다:

멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention): 각 패치 간의 관계를 모델링
피드포워드 네트워크(Feed-Forward Network): 비선형 변환 수행
층 정규화(Layer Normalization) 및 잔차 연결(Residual Connection): 안정적인 학습 보장

ViT는 일반적으로 12개 이상의 인코더 레이어를 사용하며, 모델 크기에 따라 레이어 수와 임베딩 차원이 조정됩니다.

주요 모델 변형

ViT는 기본 구조 외에도 다양한 확장 및 최적화된 버전이 존재합니다:

모델 이름	설명
ViT-Base	기본 모델 (12개의 레이어, 768차원 임베딩)
ViT-Large	더 깊고 넓은 구조 (24레이어, 1024차원)
ViT-Huge	대규모 모델 (32레이어, 1280차원), 최고 성능 제공
DeiT (Data-efficient Image Transformer)	작은 데이터셋에서도 학습 가능한 지식 증류 기법 적용
Swin Transformer	계층적 구조와 슬라이딩 윈도우를 도입하여 효율성 향상

장점과 한계

장점

장거리 의존성 모델링: CNN은 국소적 필터를 사용하지만, ViT는 어텐션 메커니즘을 통해 이미지의 전역 정보를 직접적으로 학습할 수 있음.
구조의 단순성: CNN과 달리 복잡한 컨볼루션 연산 없이 통일된 트랜스포머 아키텍처만으로 처리 가능.
확장성: 더 많은 데이터와 더 큰 모델 크기에서 성능이 지속적으로 향상됨.

한계

대규모 데이터 의존성: 작은 데이터셋에서는 성능이 CNN에 미치지 못함.
계산 비용: 고해상도 이미지 처리 시 패치 수가 많아져 어텐션 계산 복잡도(O(N²))가 급증.
해석 가능성: CNN의 필터와 달리 어텐션 맵의 해석이 직관적이지 않을 수 있음.

활용 분야

ViT는 다음과 같은 컴퓨터비전 응용 분야에서 활용되고 있습니다:

이미지 분류 (ImageNet 등)
객체 탐지 (DETR 등과 결합)
의료 영상 분석 (암 검출, MRI 분석)
자율주행 (장면 이해)
이미지 생성 (Diffusion 모델과 결합)

참고 자료

Dosovitskiy, A. et al. (2020). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. arXiv:2010.11929.
Touvron, H. et al. (021). Training data-efficient image transformers & distillation through attention. (DeiT)
Liu, Z. et al. (2021). Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows. ICCV.

ViT는 CNN 중심의 컴퓨터비전 패러다임에 도전장을 던진 모델로, 대규모 데이터와 강력한 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 한 미래 지향적인 아키텍처로 평가받고 있습니다. 점차 효율성과 경량화 기술이 발전함에 따라, ViT 기반 모델은 다양한 실시간 및 엣지 컴퓨팅 환경에서도 널리 사용될 전망입니다.

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

# ViT (Vision Transformer## 개요

ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 **랜스포머**(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 **컴퓨터비전 모델**입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale"* 에서 처음 소개되었으며, 이는 이미지 처리 분야에서 트랜스포머 기반 모델의 가능성을 입증한 획기적인 연구로 평가받고 있습니다.

ViT는 자연어 처리(NLP)에서 큰 성과를 거둔 트랜스포머 구조를 이미지 데이터에 적용하기 위해 **이미지를 패치**(patch)로 분할하고, 각 패치를 하나의 "토큰"처럼 처리함으로써 시퀀스 기반 학습이 가능하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 CNN 기반 모델의 근본적인 제한을 극복하고, 대규모 데이터와 계산 자원을 활용할 경우 기존 모델들을 성능 면에서 능가할 수 있음을 보여주었습니다.

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## 기본 원리

### 1. 이미지의 토큰화 (Patch Embedding)

ViT의 핵심 아이디어는 **이미지를 작은 정사각형 영역**(패치)으로 나누는 것입니다. 예를 들어, 224×224 크기의 이미지를 16×16 크기의 패치로 분할하면 총 196개의 패치가 생성됩니다. 각 패치는 하나의 벡터로 선형 변환되어 **패치 임베딩**(Patch Embedding)이 됩니다.

이 과정은 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

```
x_p ∈ ℝ^(N × (P² × C)) → E ∈ ℝ^(N × D)
```

- `N`: 패치 수 (예: 196)
- `P`: 패치 크기 (예: 16)
- `C`: 채널 수 (예: RGB의 3)
- `D`: 임베딩 차원

이 임베딩 벡터들은 위치 정보를 유지 위해 **포지션 임베딩**(Positional Embedding)과 함께 입력으로 사용됩니다.

### 2. 클래스 토큰(Class Token) 추가

ViT는 NLP의 [CLS] 토큰과 유사하게, 전체 이미지의 분류를 담당하는 특수 토큰인 **클래스 토큰**(Class Token)을 시퀀스의 앞에 추가합니다. 이 토큰은 트랜스포머의 모든 레이어를 거치며 이미지 전체의 정보를 집약하게 되고, 최종적으로 이 토큰의 출력을 사용해 분류 작업을 수행합니다.

### 3. 트랜스포머 인코더 구조

패치 임베딩과 클래스 토큰, 포지션 임베딩이 결합된 입력은 표준 트랜스포머 인코더에 입력됩니다. 인코더는 다음과 같은 구성 요소로 이루어집니다:

- **멀티헤드 어텐션**(Multi-Head Attention): 각 패치 간의 관계를 모델링
- **피드포워드 네트워크**(Feed-Forward Network): 비선형 변환 수행
- **층 정규화**(Layer Normalization) 및 **잔차 연결**(Residual Connection): 안정적인 학습 보장

ViT는 일반적으로 12개 이상의 인코더 레이어를 사용하며, 모델 크기에 따라 레이어 수와 임베딩 차원이 조정됩니다.

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## 주요 모델 변형

ViT는 기본 구조 외에도 다양한 확장 및 최적화된 버전이 존재합니다:

| 모델 이름 | 설명 |
|----------|------|
| **ViT-Base** | 기본 모델 (12개의 레이어, 768차원 임베딩) |
| **ViT-Large** | 더 깊고 넓은 구조 (24레이어, 1024차원) |
| **ViT-Huge** | 대규모 모델 (32레이어, 1280차원), 최고 성능 제공 |
| **DeiT (Data-efficient Image Transformer)** | 작은 데이터셋에서도 학습 가능한 지식 증류 기법 적용 |
| **Swin Transformer** | 계층적 구조와 슬라이딩 윈도우를 도입하여 효율성 향상 |

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## 장점과 한계

### 장점

- **장거리 의존성 모델링**: CNN은 국소적 필터를 사용하지만, ViT는 어텐션 메커니즘을 통해 이미지의 전역 정보를 직접적으로 학습할 수 있음.
- **구조의 단순성**: CNN과 달리 복잡한 컨볼루션 연산 없이 통일된 트랜스포머 아키텍처만으로 처리 가능.
- **확장성**: 더 많은 데이터와 더 큰 모델 크기에서 성능이 지속적으로 향상됨.

### 한계

- **대규모 데이터 의존성**: 작은 데이터셋에서는 성능이 CNN에 미치지 못함.
- **계산 비용**: 고해상도 이미지 처리 시 패치 수가 많아져 어텐션 계산 복잡도(O(N²))가 급증.
- **해석 가능성**: CNN의 필터와 달리 어텐션 맵의 해석이 직관적이지 않을 수 있음.

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## 활용 분야

ViT는 다음과 같은 컴퓨터비전 응용 분야에서 활용되고 있습니다:

- **이미지 분류** (ImageNet 등)
- **객체 탐지** (DETR 등과 결합)
- **의료 영상 분석** (암 검출, MRI 분석)
- **자율주행** (장면 이해)
- **이미지 생성** (Diffusion 모델과 결합)

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## 참고 자료

- Dosovitskiy, A. et al. (2020). *[An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale](https://arxiv.org/abs/2010.11929)*. arXiv:2010.11929.
- Touvron, H. et al. (021). *Training data-efficient image transformers & distillation through attention*. (DeiT)
- Liu, Z. et al. (2021). *Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows*. ICCV.

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ViT는 CNN 중심의 컴퓨터비전 패러다임에 도전장을 던진 모델로, 대규모 데이터와 강력한 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 한 미래 지향적인 아키텍처로 평가받고 있습니다. 점차 효율성과 경량화 기술이 발전함에 따라, ViT 기반 모델은 다양한 실시간 및 엣지 컴퓨팅 환경에서도 널리 사용될 전망입니다.

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