ビジュアルトランスフォーマー（ViT）モデルのコードに深く潜る

ビジュアルトランスフォーマー（ViT）モデルのコードを探求する

HuggingFace ViTの実装を解説する

Vision Transformer（ViT）は、コンピュータビジョンの進化における注目すべきマイルストーンです。ViTは、画像を畳み込み層を介して最適に処理するという従来の考え方に挑戦し、シーケンスベースの注意メカニズムが画像に存在する複雑なパターン、文脈、意味を効果的に捉えることができることを証明しています。ViTは、画像を管理可能なパッチに分割し、自己注意を活用することで、ローカルとグローバルな関係を両方捉えることができ、画像分類から物体検出など、多様なビジョンタスクで優れた性能を発揮します。この記事では、ViTの分類における内部の仕組みを解説します。

概要

ViTの中心のアイデアは、画像を固定サイズのパッチのシーケンスとして扱い、それらをフラット化して1Dベクトルに変換することです。これらのパッチは、トランスフォーマーエンコーダによって処理され、モデルは画像全体にわたるグローバルな文脈と依存関係を捉えることができます。画像をパッチに分割することで、ViTは大きな画像の処理の計算量を効果的に削減しながら、複雑な空間的相互作用をモデル化する能力を保持しています。

まず、hugging face transformersライブラリから分類用のViTモデルをインポートします：

from transformers import ViTForImageClassificationimport torchimport numpy as npmodel = ViTForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")

patch16–224は、モデルがサイズが224×224の画像を受け入れ、各パッチの幅と高さが16ピクセルであることを示しています。

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モデルのアーキテクチャは次のようになります：

ViTForImageClassification(  (vit): ViTModel(    (embeddings): ViTEmbeddings(      (patch_embeddings): PatchEmbeddings(        (projection): Conv2d(3, 768, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16))      )      (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)    )    (encoder): ViTEncoder(      (layer): ModuleList(        (0): ViTLayer(          (attention): ViTAttention(            (attention): ViTSelfAttention(              (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)              (key)…

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